Python 如何在其他列的条件下向列添加值

在pandas中，如何在另一列中的字符串的条件下向列添加值？类似于二维切片操作的东西

例如，具有如下数据帧：

df = pd.DataFrame({'name': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar'],
                   'colx': [1, 2, 3, 4],
                   'coly': [5, 6, 7, 8]})

   colx  coly name
0    11     5  foo
1    12     6  foo
2     3     7  bar
3     4     8  bar

如果列名为foo，如何向colx列添加10

生成的df如下所示：

df = pd.DataFrame({'name': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar'],
                   'colx': [1, 2, 3, 4],
                   'coly': [5, 6, 7, 8]})

   colx  coly name
0    11     5  foo
1    12     6  foo
2     3     7  bar
3     4     8  bar

要修改值时，可以使用loc运算符执行切片：

df.loc[df.name == 'foo','colx'] += 10

使用pandas的底层切片方法，这将比在数据帧上循环或使用apply快得多。如果您的数据帧变大，情况会更糟

编辑：

如果需要多个条件，则需要括号，例如：

df.loc[(df.name == 'foo') & (df.coly == '5'),'colx'] += 10

要修改值时，可以使用loc运算符执行切片：

df.loc[df.name == 'foo','colx'] += 10

使用pandas的底层切片方法，这将比在数据帧上循环或使用apply快得多。如果您的数据帧变大，情况会更糟

编辑：

如果需要多个条件，则需要括号，例如：

df.loc[(df.name == 'foo') & (df.coly == '5'),'colx'] += 10

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我怎么能在这里给出两个条件？如果说，name是'foo'而coly是'5'，那么将10添加到colx我如何在这里给出两个条件？如果说，名称是“foo”，coly是“5”，那么将10添加到colx中