Pandas 中基于行选择的多列替换

Question

关于如何在DataFrame 中选择行并替换这些行中的列中的值，关于 SO 存在大量问题，但缺少一个用例。以DataFramefrom this question为例，

In [1]: df
Out[1]:
  apple banana cherry
0     0      3   good
1     1      4    bad
2     2      5   good

如果想要根据另一列更改单个列，这很有效：

df.loc[df.cherry == 'bad', 'apple'] = df.banana * 2

或者这样设置两列中的值：

df.loc[df.cherry == 'bad', ['apple', 'banana'] = np.nan

但这不起作用：

df.loc[df.cherry == 'bad', ['apple', 'banana'] = [df.banana, df.apple]

，因为显然右边是3x2，而左边是1x2，所以报错

ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an ndarray

所以我明白问题出在哪里，但解决办法是什么？

Answer 1

IIUC 你可以试试：

df['a'] = df.apple * 3
df['b'] = df.banana * 2
print df
   apple  banana cherry  a   b
0      0       3   good  0   6
1      1       4    bad  3   8
2      2       5   good  6  10

df[['a', 'b']] = df.loc[df.cherry == 'bad', ['apple', 'banana']] 
print df
   apple  banana cherry    a    b
0      0       3   good  NaN  NaN
1      1       4    bad  1.0  4.0
2      2       5   good  NaN  NaN

或者使用values的条件：

df['a'] = df.apple * 3
df['b'] = df.banana * 2

df.loc[df.cherry == 'bad', ['apple', 'banana']] = 
df.loc[df.cherry == 'bad', ['a', 'b']].values
print df
   apple  banana cherry  a   b
0      0       3   good  0   6
1      3       8    bad  3   8
2      2       5   good  6  10

原始列的另一个选项：

print df[['apple','banana']].shift() * 2
   apple  banana
0    NaN     NaN
1   12.0     6.0
2    2.0     8.0

df.loc[df.cherry == 'bad', ['apple', 'banana']] = df[['apple','banana']].shift() * 2
print df
   apple  banana cherry
0    6.0     3.0   good
1   12.0     6.0    bad
2    2.0     5.0   good