如何在Pandas DataFrame满足指定条件时更新Column5列数值？

有如下Pandas DataFrame：

Column1 Column2 Column3 Column4  Column5 Column6
0  aaa      abb  jnhs  01/01/2020      40   TEST
1  aba      vvv  jnjh  01/01/2020      34   TEST

需要实现：当Column6等于"TEST"时，将该行Column5的数值加1，最终返回完整DataFrame，仅更新符合条件的单元格。期望结果：

Column1 Column2 Column3 Column4  Column5 Column6
0  aaa      abb  jnhs  01/01/2020      41   TEST
1  aba      vvv  jnjh  01/01/2020      35   TEST

尝试过的代码：

df['Column5'] = np.where(df['Colum6'] == "TEST", +1, "NA")

但这段代码会把Column5的值直接替换为1，而非在原有数值上加1。

方法1：修正np.where写法 #

你的代码问题有两个：一是未引用原Column5值做计算，二是列名拼写错误（Colum6应为Column6）。正确写法需在满足条件时取原数值加1，不满足时保留原数值：

import numpy as np
import pandas as pd

# 针对符合条件的行更新Column5，其余行保留原值
df['Column5'] = np.where(df['Column6'] == "TEST", df['Column5'] + 1, df['Column5'])

方法2：使用df.loc直接定位更新（推荐） #

这种方式直接定位满足条件的行和目标列，执行加1操作，可读性更高且更高效：

# 仅对Column6为TEST的行，将Column5加1
df.loc[df['Column6'] == "TEST", 'Column5'] += 1

该方法只会修改符合条件的单元格，其余单元格保持原样，是处理这类条件更新的常用最优方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者11l