更新 pandas 数据框值分配 Nan

Question

我有一个包含 3 列的数据框：Col1、Col2 和 Col3。

玩具示例

d = {'Col1':['hello','k','hello','we','r'],
     'Col2':[10,20,30,40,50],
     'Col3':[1,2,3,4,5]}
df = pd.DataFrame(d)

得到：

    Col1  Col2  Col3
0  hello    10     1
1      k    20     2
2  hello    30     3
3     we    40     4
4      r    50     5

我正在选择Col2 的值，这样Col1 中的值就是'hello'

my_values = df.loc[df['Col1']=='hello']['Col2']

这会返回一个系列，我可以在其中看到 Col2 的值以及索引。

0    10
2    30
Name: Col2, dtype: int64

现在假设我想将此值分配给 Col3。

我只想替换那些值（索引 0 和 2），保持 Col3 中的其他值不变

我试过了：

df['Col3'] = my_values

但这会将Nan 分配给其他值（Col1 不是 hello 的值）

    Col1  Col2  Col3
0  hello    10    10
1      k    20   NaN
2  hello    30    30
3     we    40   NaN
4      r    50   NaN

如何更新 Col3 中的某些值而不影响其他值？

    Col1  Col2  Col3
0  hello    10    10
1      k    20   2
2  hello    30    30
3     we    40   4
4      r    50   5

所以，简而言之：

拥有 my_values 我想将它们放在 Col3 中

Answer 1

或者只是基于np.where

df['Col3']=np.where(df['Col1'] == 'hello',df.Col2,df.Col3)

如果基于你的 myvalue

df.loc[my_values.index,'col3']=my_values

或者你也可以update

df['Col3'].update(my_values)