使用pandas（Python）操作数据帧

Python 2.7.11//0.18.1

我有一个虚构的数据集（csv）来练习一个有250种酒的假想酒类商店。这些栏目包括“啤酒厂”、“标签”、“年份”、“商店价格”、“MSRP”、“供应商价格”等。然而，对于这个问题，相关的部分是啤酒厂和商店价格（结账时查询的当前价格）

如果我在Glenfiddich上进行销售，我可以通过以下方式找到Glenfiddich产品：

df = pd.read_csv('liquorStore.csv')    
df.Brewery.str.contains('Glenfiddich')

我知道如何找到Glenfiddich产品，但我不知道如何更改数据框中行的值。例如，我想：

查找“Glenfiddich”项目

调整“门店价格”以反映销售/新价格（例如10%折扣）

注意：我这样做只是为了练习熊猫

你可以使用for select，然后使用multiple by

0.9

：

df.loc[df.Brewery == 'Glenfiddich', 'Store Price'] *= .9

样本：

print (df)
         Brewery  Store Price
104  Glenfiddich       109.99
105  Glenfiddich        89.99
120      Another       100.00

df.loc[df.Brewery == 'Glenfiddich', 'Store Price'] *= .9
print (df)
         Brewery  Store Price
104  Glenfiddich       98.991
105  Glenfiddich       80.991
120      Another      100.000

另一种可能的解决方案是使用：

---

是的，这是另一种解决方案，但如果勾选

粗略规则是任何时候你看到背对背的方括号，][，你就会自找麻烦。用.loc[…，…]替换它，你就会被设置好。

print (df)
         Brewery  Store Price
104  Glenfiddich       109.99
105  Glenfiddich        89.99
120      Another       100.00

df.loc[df.Brewery == 'Glenfiddich', 'Store Price'] *= .9
print (df)
         Brewery  Store Price
104  Glenfiddich       98.991
105  Glenfiddich       80.991
120      Another      100.000

df['Store Price'] = df['Store Price'].mask(df.Brewery == 'Glenfiddich',
                                           df['Store Price'] * .9)
print (df)
         Brewery  Store Price
104  Glenfiddich       98.991
105  Glenfiddich       80.991
120      Another      100.000