如何从列值中找到数据框的行，然后用字典更新行？

Question

我有一个表单的数据框：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(None,columns= ['Name','Age','Asset'])
df = df.append({'Name':'John','Age':10,'Asset':'Bike'},ignore_index=True)
df = df.append({'Name':'Sarah','Age':17,'Asset':'Laptop'},ignore_index=True)
df = df.append({'Name':'Noah','Age':14,'Asset':'Book'},ignore_index=True)
df

    Name    Age     Asset
0   John    10  Bike
1   Sarah   17  Laptop
2   Noah    14  Book

现在我想拿一本字典{'Name' :'John','Age':11,'Asset' :'Phone'} 并找到名为 John 的 df 行，将年龄更改为 11 并将资产更改为“电话”。假设数据框的每一列都是字典中的一个键。

由于 iloc 检索到一行，我认为这会起作用，

df.loc[df['Name'] == 'John'] = {'Name' :'John','Age':11,'Asset' :'Phone'}

但是，这不起作用，您需要使用列表进行更新。

用字典更新数据框行的有效方法是什么？

Answer 1

您可以将索引设置为名称，然后调用df.update() 来更新引用匹配索引的数据框。最后.reset_index() 将索引重置为列：

d={'Name' :'John','Age':11,'Asset' :'Phone'}

---

d_=pd.DataFrame().from_dict(d,'index').T
m_=df.set_index('Name')
m_.update(d_)
df=m_.reset_index()

---

    Name Age   Asset
0   John  11   Phone
1  Sarah  17  Laptop
2   Noah  14    Book

Answer 2

我认为您正在尝试对 John 以外的其他内容进行更改？但是对于任何字典？

让我们将您提供的字典设置为

di = {'Name' :'John','Age':11,'Asset' :'Phone'}

然后我们可以使用 .loc 按“姓名”过滤行，并选择“年龄”和“资产”列，然后从字典中设置值。

df.loc[df['Name'] == di['Name'], ['Age', 'Asset']] = [di['Age'], di['Asset']]

print(df)

    Name Age   Asset
0   John  11   Phone
1  Sarah  17  Laptop
2   Noah  14    Book

Answer 3

您可以将dict.values() 直接分配给您要由.loc 修改的切片，如下所示（注意：这适用于 Python 3.5+，因为d 由插入顺序保证。在 Python collections.OrderedDict)：

d = {'Name' :'John','Age':11,'Asset' :'Phone'}
df.loc[df.Name.eq(d['Name']), :] = list(d.values())

Out[643]:
    Name Age   Asset
0   John  11   Phone
1  Sarah  17  Laptop
2   Noah  14    Book