如果满足条件，则将行值替换为另一列中的行值

【问题标题】：replace row values with row values from another column if conditions met如果满足条件，则将行值替换为另一列中的行值
【发布时间】：2018-10-23 10:23:21
【问题描述】：

我想替换 pandas 中的行值。

import pandas as pd
import numpy as np
data = {'type': ['place', 'home', 'place', 'walk', 'place', 'work', 'home', 'place'],'labels': ['NaN', 'NaN', 'shop', 'Nan', 'clinic', 'NaN', 'NaN', 'NaN']}
a = pd.DataFrame(data, columns = ['type', 'labels'])

如果 a['labels'] 不是 np.NaN 并且 a['type'] == 'place' 使用熊猫？

如果可能的话，我更喜欢使用 df.loc[]。

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas dataframe data-manipulation

【解决方案1】：

首先，您提供的数据实际上不是np.NaN，它只是字符串'NaN' 或'Nan'，它们的处理方式不同。如果这是您的起点，您可以这样做：

a['labels'] = a['labels'].str.lower().replace('nan', np.NaN)

然后定义您的mask 并替换：

mask = (a['labels'].notnull()) & (a['type'] == 'place') 
df.loc[mask, 'type'] = df.loc[mask, 'labels']

     type  labels
0   place     NaN
1    home     NaN
2    shop    shop
3    walk     NaN
4  clinic  clinic
5    work     NaN
6    home     NaN
7   place     NaN

或者，使用上面定义的相同mask，您可以使用numpy.where

a['type'] = np.where(mask, a['labels'], a['type'])

【讨论】：

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