Pandas loc 有条件的替代方案答案

【问题标题】：Pandas loc alternatives with conditionsPandas loc 有条件的替代方案
【发布时间】：2017-04-03 23:44:52
【问题描述】：

我计划提高非 Pandas 开发人员的可读性；我有以下使用.loc 的工作 Python 代码：

new_value = 'stackoverflow'
s_query = 'nbc'
SUGGESTED = 'suggested'
QUERY = 'query'
df.loc[(df[QUERY] == s_query), [SUGGESTED]] = new_value

还可以选择：

new_value = 'stackoverflow'
s_query = 'nbc'
SUGGESTED = 'suggested'
QUERY = 'query'
df[SUGGESTED] = df[SUGGESTED].mask(df[QUERY] == s_query, new_value)

在这种情况下，df[SUGGESTED] 列将更新为与 df[QUERY] == s_query 匹配的行的 'stackoverflow' 值。想知道 Pandas 中是否还有其他选项可以达到相同的结果。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以使用pd.DataFrame.masks 姊妹方法pd.DataFrame.where，它使Falses nan 并填写第二个参数

df[SUGGESTED] = df[SUGGESTED].where(df[QUERY] != s_query, new_value)

或者

df.update(df[QUERY].eq(s_query).map({True: new_value}))

【讨论】：

有没有办法不修改 False 值而只用 new_value 更改与条件匹配的行？
我的意思是 df[SUGGESTED] = np.where(df[QUERY] == s_query, new_value, np.nan) 将使用 NaN 更新其他行，但我只是对更新一个感兴趣行。