Pandas / Python：根据另一列中的值设置一列的值

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Pandas / Python：根据另一列中的值设置一列的值，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含1382字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

我需要根据Pandas数据帧中另一列的值设置一列的值.这是逻辑：

if df['c1'] == 'Value':
    df['c2'] = 10
else:
    df['c2'] = df['c3']

我无法做到这一点,我只想创建一个具有新值的列(或更改现有列的值：任何一个适合我).

如果我尝试运行上面的代码或者如果我将其作为函数编写并使用apply方法,我会得到以下内容：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

解决方法:

一种方法是使用.loc索引.

例

在没有示例数据帧的情况下,我会在这里制作一个：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'c1': list('abcdefg')})
df.loc[5, 'c1'] = 'Value'

>>> df
      c1
0      a
1      b
2      c
3      d
4      e
5  Value
6      g

假设你想要创建一个新的列c2,相当于c1,除非c1是Value,在这种情况下,你想将它分配给10：

首先,您可以创建一个新列c2,并使用以下两行之一将它设置为等效为c1(它们基本上执行相同的操作)：

df = df.assign(c2 = df['c1'])
# OR:
df['c2'] = df['c1']

然后,使用.loc找到c1等于’Value’的所有索引,并在c2处为这些索引分配所需的值：

df.loc[df['c1'] == 'Value', 'c2'] = 10

你最终得到了这个：

>>> df
      c1  c2
0      a   a
1      b   b
2      c   c
3      d   d
4      e   e
5  Value  10
6      g   g

如果,正如您在问题中所建议的那样,您有时可能只想替换已有列中的值,而不是创建新列,那么只需跳过列创建,然后执行以下操作：

df['c1'].loc[df['c1'] == 'Value'] = 10
# or:
df.loc[df['c1'] == 'Value', 'c1'] = 10

给你：

>>> df
      c1
0      a
1      b
2      c
3      d
4      e
5     10
6      g

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的Pandas / Python：根据另一列中的值设置一列的值全部内容，希望文章能够帮你解决Pandas / Python：根据另一列中的值设置一列的值所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端