根据数据框中的索引替换多个值答案

【问题标题】：Replace multiple values based on index in a dataframe根据数据框中的索引替换多个值
【发布时间】：2022-08-18 18:48:45
【问题描述】：

我们有以下数据框：

import pandas as pd
df_test = pd.DataFrame(data=[10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100],
                       index=[\'day1\', \'day2\', \'day3\', \'day4\', \'day5\', \'day6\', \'day7\', \'day8\', \'day9\', \'day10\'])

如何根据索引替换其中的多个值？例如，我希望\'day9\' 和\'day10\' 行接收\'day1\' 和\'day2\' 的值。

我知道我们可以这样做：

df_test.loc[\'day9\'] = df_test.loc[\'day1\']
df_test.loc[\'day10\'] = df_test.loc[\'day2\']

但如果我有更多数据要替换，这将无法很好地扩展。不太确定如何使这个过程自动化。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

创建索引列表，然后在 DataFrame.loc 中替换：

L1 = ['day1','day2']
L2 = ['day9','day10']

df_test.loc[L2] = df_test.loc[L1].to_numpy()
print (df_test)
        0
day1   10
day2   20
day3   30
day4   40
day5   50
day6   60
day7   70
day8   80
day9   10
day10  20

另一个想法：

L1 = ['day1','day2']
L2 = ['day9','day10']

df_test.update(df_test.loc[L1].rename(dict(zip(L1, L2))))
print (df_test)
          0
day1   10.0
day2   20.0
day3   30.0
day4   40.0
day5   50.0
day6   60.0
day7   70.0
day8   80.0
day9   10.0
day10  20.0

【讨论】：