如何检测Pandas DataFrame列值更新/删除并标记变更行？

首先初始化目标DataFrame：

import pandas as pd

_d = {'first_name':['Joe','Sha','Ram','Wes','David'],
      'last_name':['Doe','Jhu','Krishna','County','John'],
      'middle_name':['R.','M.','Q.','S.','I.']
    }

df_A = pd.DataFrame(_d)

接下来按需求完成修改并标记变更行：

1. 先新增is_changed列，默认标记为未变更（'No'）

df_A['is_changed'] = 'No'

2. 修改last_name为Doe的用户的middle_name，并标记该行已变更

# 定位目标行
mask = df_A['last_name'] == 'Doe'
# 修改middle_name
df_A.loc[mask, 'middle_name'] = 'RA.'
# 标记变更
df_A.loc[mask, 'is_changed'] = 'Yes'

3. 修改first_name为David的用户的last_name，并标记变更

mask = df_A['first_name'] == 'David'
df_A.loc[mask, 'last_name'] = 'Curey'
df_A.loc[mask, 'is_changed'] = 'Yes'

4. 修改first_name为Ram的用户的first_name为Laxman，并标记变更

mask = df_A['first_name'] == 'Ram'
df_A.loc[mask, 'first_name'] = 'Laxman'
df_A.loc[mask, 'is_changed'] = 'Yes'

执行完所有操作后，打印DataFrame即可看到结果：

print(df_A)

输出结果：

first_name last_name middle_name is_changed
0        Joe       Doe         RA.        Yes
1        Sha       Jhu          M.         No
2     Laxman    Krishna          Q.        Yes
3        Wes    County          S.         No
4       David     Curey          I.        Yes

这种方式的好处是每次修改时同步更新变更标记，确保所有被修改过的行都能被正确标记，后续有新的修改操作时，只需要重复「定位目标行→修改列→标记变更」的步骤即可。

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