Python 替换dataframe中的值

我想编辑熊猫数据框，您可以从这里获得数据集。

正如您所看到的，每个“区域”都有一些“类别”，每个“类别”都有不同的“价格”。我想统一每个“区域”的“类别”，并且“类别”的值应该是每个“区域”的底部。换句话说，“类别”的某些值将发生如下变化

之前： 面积：A，类别：1，价格：500

之后： 面积：A，类别：2，价格：500

我知道可以按透视表编辑此数据帧，如下所示。但在这种情况下，我无法统一和显示“类别”的值

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如果您能提供统一类别值的想法，我将不胜感激。

您可以尝试一下，尽管这可能不是最好的选择

使用您提到的代码后：

df_new=pd.pivot_表（df，values=“price”，index=[“area”，]，aggfunc='sum'）

我创建了一个函数，用于查找每个区域的最后一个类别（其中df是原始数据帧）：

def查找类别（类别，列表类别）：
列表_categories.append（df[df['area']==cat].iloc[-1].category）

然后使用for循环搜索每个区域的最后一个类别，并将其添加到新的类别列中。然后，如果需要，可以对列重新排序：

list_categories=[]
对于df_new.index中的区域：
查找类别（区域、列表类别）
df_新['category']=列表_类别
df_new=df_new[[‘类别’、‘价格’]]

产出将是：

类别价格
地区
A 2900
B 1350
C4800
D 1500

你能在问题本身的图像中提供数据吗？这样会更容易实施。据我所知，你在正确的轨道上，你在输出中缺少什么？谢谢你的回答。我添加了数据集。非常感谢！这是一个很大的帮助。

pd.pivot_table(df, values="price", index=["area",], aggfunc='sum')