如何根据另一个列值更新 Pandas 数据框列？答案

【问题标题】：How to update a Pandas datafrae column based on another column value?如何根据另一个列值更新 Pandas 数据框列？
【发布时间】：2021-01-29 21:32:41
【问题描述】：

我有一个来自这样一个 Excel 文件的 pandas df：

col1	col2	col3
aaa	aaa	xxx
bb	bb	xxx
ccc	123	yyy
ddd sss	NA - Not Listed	xxx
ddd sss	34	xxx

如您所见，col1 最后一行的值为“ddd sss”。

如果“col3” = =“xxx”。

换句话说，仅当 col3 == "xxx" 时，将 col2 中的每个“NA”替换为 col1 中的第一个字符串

从“ddd sss”中获取“ddd”不是问题，至少这是可行的:)

感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

掩码并填写一段所需的字符串。

#df['col2']=df.col3.mask(df.col3.eq('xxx'),df.col1.str.split('\s').str[0]) initial answer before edit changes

解决方案

df['col2']=df.col2.mask(df.col3.eq('xxx')&df.col2.str.contains('NA - Not Listed'),df.col1.str.split('\s').str[0])

结果

      col1 col2 col3
0      aaa  aaa  xxx
1       bb   bb  xxx
2      ccc  123  yyy
3  ddd sss  ddd  xxx
4  ddd sss   34  xxx

【讨论】：

非常感谢 wwnde，我正在处理用户建议。唯一的问题是，也许我做错了什么，因为它正在更改所有 col2 值，它忽略了“xxx”选择。
它应该可以工作。你是什么意思。重新测试，一切正常。
你可以试试这个df['col2']=df.col3.mask((df.col3.eq('xxx')&df.col2.isna()),df.col1.str.split('\s').str[0]) 并告诉我
wwnde 我的示例值选择不当，我的“NA”与 nan 无关，完整字符串为“NA - Not Listed”。我会回顾我所做的，因为我提到可能是我的错误。我现在做不到，但我会告诉你的。再次感谢！！
请查看我的编辑。很高兴为您提供进一步的帮助

【解决方案2】：

最简单的答案是使用不同的分隔符，但如果你不能这样做：

df['col2'].fillna(df['col1'])
df['col2'] = df['col2'].apply(lambda x: x.split()[-1])

您还可以使用.apply(axis = 1) 定义遍历每一行的函数，检查拆分和nan 并相应地替换为更通用的方法。

【讨论】：

感谢 WolVes 抽出时间帮助我！唯一的问题是，只有当 'col3' 包含特定值时，我才应该更新 'col2'，例如我的示例中的 'xxx'

【解决方案3】：

使用 numpy.where:

df['col2'] = np.where((df['col3'] == 'xxx') & (df['col2'].isna()),
                      df['col1'].str[:3], df['col2']) # str[:3] assumes that you only want the first three characters


      col1 col2 col3
0      aaa  aaa  xxx
1       bb   bb  xxx
2      ccc  123  yyy
3  ddd sss  ddd  xxx

【讨论】：

谢谢克里斯，我会试试的。实际上 col1 中第一个空格的位置是可变的，但这不是问题。