Python 如何使用loc的多个条件更改数据帧中的值？

我想按如下方式更改数据帧行/列中的值：

在这个区间内，当它发现一个不同的值等于1时，它就应该把2放进去

例如：

初始df：

通缉令：

以下代码有效，但我无法更改该值：

mask = (df.index > start_dates) & (df.index <= end_dates)

for k in range (0, len(df.loc[mask])):
    if df.loc[mask].event[k] == 1:
        df.loc[mask].loc[df.loc[mask].event == 1, "event"] = 2

但以上这些都不管用

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请帮帮我非常感谢您的帮助

也许你想试试这个： 假设您有这样一个数据帧：

当val为1时，您需要增加val值。然后你只需做：

df.loc[df['val'] == 1, 'val'] = 2

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最后您尝试的三行是pandas所称的链式loc调用，如果您想使用它们来分配新值，每次都会失败。一个。loc足够满足你的需求

df.loc[mask] = 2
 # or
df.loc[mask, :] = 2
# both will assign two to all columns if you have more

# or also
df.loc[mask, 'event'] = 2

不需要循环，.loc将使用布尔掩码选择所需的行

编辑

您可以将第三个条件包括到遮罩中

mask = (df.index > start_dates) & (df.index <= end_dates) & (df.event ==1)

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我尝试了这些，但是他们在整个列上都加上了值2，我只想在值为1的地方加上它。在这种情况下应该如何修改？

df = pd.DataFrame(data={"index":[1,2,3,4], "val":[0,0,1,0],"event":[0,0,0,0]})

df.loc[df['val'] == 1, 'val'] = 2

df.loc[mask] = 2
 # or
df.loc[mask, :] = 2
# both will assign two to all columns if you have more

# or also
df.loc[mask, 'event'] = 2

mask = (df.index > start_dates) & (df.index <= end_dates) & (df.event ==1)

df.loc[mask & (df.event ==1), 'event'] = 2