pandas中loc多条件索引赋值方法详解
发布时间：2026-10-13 |
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本文介绍如何在pandas中使用loc进行多条件索引赋值。核心技巧是在多个筛选条件间使用&符号连接，并确保每个条件被括号包裹。例如对Fam_Size列，同时满足大于1且小于等于3的值被赋值为2。该方法简洁高效，适用于复杂数据清洗场景。
具体实现方式如下所示：
def Family_feature(df): df['Fam_Size'] =df['SibSp']+df['Parch'] df['Fam_Size'].loc[df['Fam_Size'] == 0] = 1 df['Fam_Size'].loc[(df['Fam_Size'] > 1) & (df['Fam_Size'] <= 3)] = 2 # df['Fam_Size'].loc[df['Fam_Size'] == 2] = 2 # df['Fam_Size'].loc[df['Fam_Size'] == 3] = 2 df['Fam_Size'].loc[df['Fam_Size'] > 3] = 3 return df
在pandas中，若需对df['Fam_Size']列应用多个并列条件进行赋值，只需在条件表达式中间插入&符号，并将左右两侧的条件分别用括号括起来即可。例如：df['Fam_Size'].loc[(df['Fam_Size'] > 1) & (df['Fam_Size'] <= 3)] = 2。
以上关于pandas中loc并列条件索引的实例讲解即为全部内容，希望能为读者提供有效参考，并欢迎大家继续支持本站。
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