如何将列的某些值乘以常数？答案

【问题标题】：How to multiply certain values of a column by a constant?如何将列的某些值乘以常数？
【发布时间】：2020-08-04 08:23:51
【问题描述】：

我有一个如下所示的数据框：

     product     score
0    1179160  0.424654
1    1066490  0.424509
2    1148126  0.422207
3    1069104  0.420455
4    1069105  0.414603
..       ...       ...
491  1160330  0.168784
492  1069098  0.168749
493  1077784  0.168738
494  1193369  0.168703
495  1179741  0.168684

我想要实现的是将与特定产品相对应的某些分数值乘以一个常数。我在这样的列表中有这个乘法的产品目标：[1069104, 1069105]（这只是一个简化的例如，实际上它会超过两种产品），我的目标是获得这个：

将产品 1069104 和 1069105 对应的分数乘以 10：

     product     score
0    1179160  0.424654
1    1066490  0.424509
2    1148126  0.422207
3    1069104  4.204550
4    1069105  4.146030
..       ...       ...
491  1160330  0.168784
492  1069098  0.168749
493  1077784  0.168738
494  1193369  0.168703
495  1179741  0.168684

我知道存在 DataFrame.multiply 但检查它适用于完整列的示例，我只需更改这些特定值。

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

import pandas as pd

# Make data
df = pd.DataFrame({'product': [2, 4, 8, 0],
                   'score': [0.2, 0.1, 0.2, 0.1]})

# List of products to change
product_list = [8,4]

for product_no in product_list:                    # Loop though product numbers
    product = df.loc[df['product'] == product_no]  # Find the product corresponding to given product number
    score = product["score"].values[0]             # Extract the score for the given product number

    print(score*10)                                # Modify score as you please

    df.at[product.index[0], "score"] = score*10    # If you want to modify the dataframe with the new value

print(df)

【讨论】：

谢谢。将来会尝试这样做。

【解决方案2】：

我们可以使用 if 条件和 for 循环来乘以特定值

对于范围内的 i (len(df))： `如果（（df[colun]==1069104）或（df[coun]==1069105））： df[分数]=df[分数]*10

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用布尔索引和isin：

prod_list =  [1069104, 1069105]
df.loc[df['product'].isin(prod_list), 'score'] *= 10

【讨论】：

【解决方案4】：

你可以使用loc功能（documentation）-

df = pd.DataFrame([[1, 'a'], [2, 'a'], [3, 'b']], columns=['num', 'c'])
df.loc[df.c == 'a', 'num'] =  df.num * 10

【讨论】：