如何在任何条件下通过另一个值设置熊猫值答案

【问题标题】：How to set pandas value by another value with any conditions如何在任何条件下通过另一个值设置熊猫值
【发布时间】：2021-02-03 16:38:12
【问题描述】：

我需要在 pandas 数据框中的任何条件下将值更改为另一个值，但出现错误：

>>> df
      X0  X1  X2
0      a   1  0
1      b   3  0
2      c   2  0
3      c   4  0

公式： if (X0 != "a" and X0 != "b") 设置 X2 = X0+X1

结果将是：

>>> df
      X0  X1  X2
0      a   1  0
1      b   3  0
2      c   2  c2
3      c   4  c4

我尝试使用：

df.loc[df.X0!= "a" and df.X0!= "b" ,"X2"]= df.X1+dfX2

但是得到“ValueError: 一个Series的真值是不明确的。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。”

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

一种有效的方法是使用np.where，并正确陈述您的条件：

import numpy as np
df['X2'] = np.where((df['X0'] != 'a') & (df['X0'] !='b'),df[['X0','X1']].astype(str).apply(''.join,1),0)

哪个打印：

df
Out[47]: 
  X0  X1  X2
0  a   1   0
1  b   3   0
2  c   2  c2
3  c   4  c4

【讨论】：

【解决方案2】：

开始于：

df = pd.DataFrame({'X0':['a','b','c','c'],'X1':[1,3,2,4],'X2':[0,0,0,0]})

您收到错误是因为您没有括号并且没有使用“&”运算符。如果你想用.loc 来做这件事，这行得通：

df.loc[(df.X0 != "a") & (df.X0 != "b"), "X2"]= df.X0 + df.X1.astype(str)

print(df)
  X0  X1  X2   
0  a   1   0    
1  b   3   0   
2  c   2   c2  
3  c   4   c4

【讨论】：

嗨瑞克！请解释我的错：为什么你使用按位“&”而不是“and”？
我收到警告：“SettingWithCopyWarning: 试图在数据帧的切片副本上设置值请参阅文档中的注意事项：pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/… iloc._setitem_with_indexer(indexer,值，self.name)"
您好...这是因为您正在对两个 numpy 布尔数组进行 vectorized 逐元素逐位比较，并且 numpy 使用 & 运算符那。括号中的每个表达式都是 True/False 的 4 元素 numpy 数组。使用 and 时会出现错误，因为它会尝试将两个数组作为一个整体进行比较，而 numpy 不允许这样做。另见stackoverflow.com/questions/22646463/…。
SettingWithCopyWarning 通常表示您正在处理已在之前的步骤中选择的数据框的子集的视图，例如 df = df_orig[condition] 。如果是这种情况，您可以使用df = df_orig[condition].copy() 来消除警告。
什么是更有效的方法 np.where 或 loc.[]？

【解决方案3】：

这是一个简单的解决方案。如果您有任何问题，请随时提出。

dff = pd.DataFrame({'X0':['a','b','c','c'],'X1':[1,3,2,4],'X2':[0,0,0,0]})
_condition1 = dff.X0 != 'a'
_condition2 = dff.X0 != 'b'
dff['X2'] = np.where(_condition1&_condition2,dff.X0+dff.X1.astype(str),0)
dff

输出

【讨论】：

谢谢！比上一个更清晰。
（我的意思是“sophods”帖子）
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