大家好，
小弟python新手，最近练习pandas时面临一个问题
恳请大家协助
假设我有一个共A B C D 四栏五列的dataframe 'df'，
其中A栏为[20, 39, 41, 85, 11]的随机数，
现在我想要将A栏中小于40的数+10，大于等于40的数-5，
(同时，所以最终39要变成49，而不是44)
请问该怎么处理呢?
直觉地想到就是
if df['A'] > 40:
df['A] += 10
...
但很明显series没办法这样处理。
之前学到的方式，大多是使用新建df的方法处理
df2 = df[df['A'] > 40]
df2['A'] += 10
然而一来是这样原来的df并没有更动，而且一次只能用一个条件来筛选，颇为冗长
再来我也不会用新建的series来取代(毕竟长度不同，有这种方法吗?)
恳请版上各位先进指教了，
该怎么才能直接修改原来的df，
或是提点有什么方向可以去研究的，感谢!

def myadd(x):return(x+10 if x<40 else x-5)df = df.assign(A=df.A.apply(myadd))

试试用 where: https://t.ly/6grQ

where正确, 不过如果是我会另设一个 df['A_1'] column避免inplace计算新的series直接copy df['A'] 就可以了df.loc[df.A>40, 'A_1']-=5

要变量mask=df.A<40;df.A[mask]+=10;df.A[~mask]-=5assign会回传修改后的df并不是inplace，而且可以同时修改多个columns先定义var1后，var1的状态不会因为后面修改而变动

You can use list comprehension, here we have alist L, L=[20,39,41,85,11], L2=[x+10 if x<40 else x-5 if x>40 else x for x in L], and df[‘B’]=L2

w = df.A >= 40df['A'] = df.A+w*(-5)+~w*10

df[‘A’] = df.A.map(lambda x:x+10 if x<40 else x-5)