如何根据匹配的 ID 更新 Pandas DataFrame 中的值？

根据 Pandas 中匹配的 ID 更改值

在 Python 中，Pandas 提供了高效的数据操作功能。要根据匹配的 ID 修改值，请按照以下步骤操作：

1. 导入 Pandas：首先导入 Pandas 库。
2. 加载数据：使用 pandas.read_csv 从 CSV 文件中读取数据。
3. 识别匹配：使用 == 运算符创建逻辑条件来识别 ID 与特定值匹配的行（例如， df.ID == 103).
4. 覆盖值：利用切片和索引来选择满足条件的行并覆盖所需列中的值。例如， df.loc[condition, 'column'] = 'new value'.

更改 ID 103 的 FirstName 和 LastName 的示例代码：

<code class="python">import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv")
df.loc[df.ID == 103, 'FirstName'] = "Matt"
df.loc[df.ID == 103, 'LastName'] = "Jones"</code>

附加说明：

• 您可以使用列列表一次更新多个列： df.loc[condition, ['column1', 'column2']] = ['new value1', 'new value2']。
• 也可以使用链式赋值，但它可能会出现意外行为，并且在较新的 Pandas 版本中不鼓励使用。
• 确保您拥有适当的 Pandas 版本（ 0.11 或更高版本）用于使用 .loc 覆盖值。

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