現在，我正在使用這個資料框..
| 姓名 | 解決日期 | 積分 |
|---|---|---|
| 吉米 | 12/3 | 100 |
| 蒂姆 | 12/4 | 50 |
| 喬 | 12/5 | 25 |
| 強尼 | 12/5 | 25 |
| 吉米 | 12/8 | 10 |
| 蒂姆 | 12/8 | 10 |
此時，如果資料集中有重復的名稱，我只是通過利用df.sort_values('DateSolved').drop_duplicates('Name', keep='last')導致這樣的資料集從資料框中洗掉最舊的（按日期）
| 姓名 | 解決日期 | 積分 |
|---|---|---|
| 喬 | 12/5 | 25 |
| 強尼 | 12/5 | 25 |
| 吉米 | 12/8 | 10 |
| 蒂姆 | 12/8 | 10 |
然而，與其放棄最舊的，我希望保留它，但減少 50% 的積分。像這樣的東西
| 姓名 | 解決日期 | 積分 |
|---|---|---|
| 吉米 | 12/3 | 50 (-50%) |
| 蒂姆 | 12/4 | 25 (-50%) |
| 喬 | 12/5 | 25 |
| 強尼 | 12/5 | 25 |
| 吉米 | 12/8 | 10 |
| 蒂姆 | 12/8 | 10 |
我怎么能去做這件事？我找不到一種方法來根據“名稱”查找重復項，然后更改同一行中“點”列的值。
謝謝！
uj5u.com熱心網友回復：
IIUC 使用：
df.loc[df.duplicated('Name', keep='last'), 'Points'] /= 2
print (df)
Name DateSolved Points
0 Jimmy 12/3 50.0
1 Tim 12/4 25.0
2 Jo 12/5 25.0
3 Jonny 12/5 25.0
4 Jimmy 12/8 10.0
5 Tim 12/8 10.0
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