如何基于前一行Max_val值修改DataFrame指定行的Min_val？

嘿，这事儿不难，我给你分享两种靠谱的实现方式，其中第二种是pandas官方更推荐的做法哦：

首先先把你的原始代码放出来，方便对照：

import pandas as pd
df_ticker = pd.DataFrame({'Min_val': [22382,37876,46717,62247], 'Max_val': [36901,46716,62045,182727], 'Ticker':['$','$$','$$$','$$$$']})

方法1：直接索引赋值 #

这种方式写法简单，直接定位到要修改的行列位置赋值：

df_ticker['Min_val'][1] = df_ticker['Max_val'][0] + 1

不过要注意，这种链式赋值有时候会触发SettingWithCopyWarning警告，如果你不在意这个警告的话可以用，但更稳妥的是下面的方法。

方法2：使用loc定位修改（推荐） #

loc是pandas专门用于基于标签的行列定位的方法，用它修改值不会有警告，而且逻辑更清晰：

df_ticker.loc[1, 'Min_val'] = df_ticker.loc[0, 'Max_val'] + 1

修改完成后，你打印df_ticker就能看到索引1的Min_val已经变成了36901 + 1 = 36902啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sdp