原始資料框：
| 一種 | 乙 | C |
|---|---|---|
| 123 | 1500 | 0 |
輸出：
| 一種 | 乙 | C |
|---|---|---|
| 123 | 1500 | 1.2 |
需要的邏輯：如果 A 列包含 123，那么對于 C 列，取 B 的值并乘以 0.0008，C 列中的所有其他值都不應更改。
uj5u.com熱心網友回復：
您可以檢查“A”列的值是否為 123，并mask在“C”上使用來替換那里的值：
df['C'] = df['C'].mask(df['A']==123, df['B']*0.0008)
輸出：
A B C
0 123 1500 1.2
uj5u.com熱心網友回復：
我認為您只是想檢查 dataframe['A'] 是否包含 123，如果是，則應將 B 列值乘以 0.0008 并將其附加到 C 列中。如果是這種情況，您應該如何使用它：
#Considering your dataframe is a pandas dataframe stored in variable 'df'
vals_a = df.index[df['A'] == 123].tolist () #Returns the list of the indexes containing 123.
for b in vals_a:
val_b = df['B'].values[b]
df.loc[val_b,'C'] = df.loc[b, 'B']*0.0008
如果 A 列包含 123，這基本上將“C”列中的相同索引值替換為 0.0008 與 B 列中的值相乘。
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