如何在Pandas中根据列条件对指定列执行减常数操作？

首先创建示例DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'foo': [98, 53, 22, 34],
    'bar': ['ABC', 'DEF', 'ABC', 'FGH']
})

方法1：使用loc直接更新（推荐，效率最高） #

通过布尔掩码定位目标行，直接修改foo列的值：

df.loc[df['bar'] == 'ABC', 'foo'] -= 1

loc是Pandas中高效定位数据的方式，适合处理大规模数据集，直接在原DataFrame上修改。

方法2：使用numpy.where生成新列 #

如果需要生成新列或避免直接修改原数据，可以用numpy.where：

import numpy as np

df['foo'] = np.where(df['bar'] == 'ABC', df['foo'] - 1, df['foo'])

该方法会根据条件生成新的数值数组，赋值给foo列，逻辑清晰。

方法3：使用apply（仅适合小数据集） #

逐行处理数据，代码直观但效率较低，不推荐大数据场景：

df['foo'] = df.apply(lambda row: row['foo'] - 1 if row['bar'] == 'ABC' else row['foo'], axis=1)

最终结果 #

执行以上任意方法后，DataFrame会变为：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Paul Reiners