我有一個包含 3 列（A、B、C）的數(shù)據(jù)框。當(dāng)列= 22 時，我想用列更新C列。我已經(jīng)編寫了這樣的更新語句，但它正在更新不匹配的行。你能告訴我如何更新數(shù)據(jù)框中的數(shù)據(jù)嗎？ABNaNdf = pd.DataFrame(data=[[10,20,30],[11,21,31],[12,22,32]], columns=['A','B','C'])
df.C = df[df.B==22].A
4 回答
幕布斯7119047
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讓我們嘗試一下mask
df.C.mask(df.B==22, df.A,inplace=True)
df
A B C
0 10 20 30
1 11 21 31
2 12 22 12
繁星coding
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這是執(zhí)行此操作的幾種方法之一，是的，它需要額外的包，但如果您不知道np.where它非常方便。
import numpy as np
df['C'] = np.where(df['B']==22, df['A'], df['C'])
慕容708150
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另一種選擇是使用locand?reindex：
df['C']?=?df.loc[df.B==22,'A'].reindex(df.index).fillna(df['C'])
理想情況下，您可以np.where在這種情況下使用，但這就是您的代碼不起作用的原因：
下面
df[df.B==22].A
返回：
2????12
您將看到返回值的索引是2，因此當(dāng)您設(shè)置df.C（使用括號表示法而不是.表示法）時，它會更新命名C為前一個結(jié)果的系列，該系列不包含其他索引（但僅包含2），因此其他指標(biāo)設(shè)置為np.nan
此外，強烈建議不要chained indexing在賦值時使用它，因為它會導(dǎo)致此警告。
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