使用 if 条件 pandas dataframe 更新单元格值答案

【问题标题】：updating cell values with if conditions pandas dataframe使用 if 条件 pandas dataframe 更新单元格值
【发布时间】：2022-12-15 21:10:06
【问题描述】：

我遇到了一些问题，其中我使用了 for 循环和 if 条件来更新数据框。它们应该是非常基本的 python 逻辑，但我在网上找不到解释，所以我想在这里问一下。

出于说明目的，让我们看一个简单的数据框 df：

我想要基于前两列值的第三列：

最初我写道：

for i in range(len(df)):
    if df.loc[i,'1']==1 & df.loc[i,'2']==0:
        df.loc[i,'3']=1
    else:
        df.loc[i,'3']=0

但我得到了这个：

   1  2    3
0  1  0  0.0
1  0  1  0.0
2  1  0  0.0
3  0  0  1.0
4  1  1  0.0

然后我发现当我在我的条件中添加括号时它起作用了：所以我用的不是if df.loc[i,'1']==1 & df.loc[i,'2']==0:if (df.loc[i,'1']==1) & (df.loc[i,'2']==0):

那么为什么会这样呢？

此外，我正在测试即使我只有一个条件，我是否总是需要支架：

for i in range(len(df)):
    if df.loc[1,'2']==1:
        df.loc[1,'4']=0
    else:
        df.loc[1,'4']=1

另一个问题发生在我缺少值并且只更新单元格 df.loc[1,'4'] 的地方：

    1   2   3   4
0   1   0   1.0 NaN
1   0   1   0.0 0.0
2   1   0   1.0 NaN
3   0   0   0.0 NaN
4   1   1   0.0 NaN

我真的很困惑，这次添加括号并没有改变任何东西。为什么会这样？

除了这两个问题，我更新单元格值的方法一般来说是错误的吗？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

你最好使用np.where：

 import numpy as np
 df['3'] = np.where (df['1']==1 & df['2']==0, 1, 0)

【讨论】：

【解决方案2】：

不要使用循环，使用：

(df['1'].eq(1) & df['2'].eq(0)).astype(int)

此外，使用 eq 代替 == 避免需要用括号括起相等性以尊重 operator precedence。

【讨论】：

【解决方案3】：

利用：

df['3'] = ((df['1'] == 1) & (df['2'] == 0)).astype(int)

或者：

for i in range(len(df)):
    if df.loc[i,'1']==1 and df.loc[i,'2']==0:
        df.loc[i,'3']=1
    else:
        df.loc[i,'3']=0


print (df)
   1  2    3
0  1  0  1.0
1  0  1  0.0
2  1  0  1.0
3  0  0  0.0
4  1  1  0.0

【讨论】：