这是一个与该问题 “在pandas
DataFrame中为特定单元格设置值”)非常相似的问题,但有一个主要区别:我选择的数据不是按其索引而是按某些条件进行更改。
如果我应用的条件返回一行,我希望能够以一种简单的方式设置该行中某个列的值,但是我的第一次尝试不起作用:
>>> d = pd.DataFrame({'year':[2008,2008,2008,2008,2009,2009,2009,2009],
... 'flavour':['strawberry','strawberry','banana','banana',
... 'strawberry','strawberry','banana','banana'],
... 'day':['sat','sun','sat','sun','sat','sun','sat','sun'],
... 'sales':[10,12,22,23,11,13,23,24]})
>>> d
day flavour sales year
0 sat strawberry 10 2008
1 sun strawberry 12 2008
2 sat banana 22 2008
3 sun banana 23 2008
4 sat strawberry 11 2009
5 sun strawberry 13 2009
6 sat banana 23 2009
7 sun banana 24 2009
>>> d[d.sales==24]
day flavour sales year
7 sun banana 24 2009
>>> d[d.sales==24].sales = 100
>>> d
day flavour sales year
0 sat strawberry 10 2008
1 sun strawberry 12 2008
2 sat banana 22 2008
3 sun banana 23 2008
4 sat strawberry 11 2009
5 sun strawberry 13 2009
6 sat banana 23 2009
7 sun banana 24 2009
因此,与其将2009年周日的香蕉销量设置为100,没有任何反应!最好的方法是什么?理想情况下,解决方案应使用行号,因为您通常不事先知道!
有很多方法可以做到这一点
In [7]: d.sales[d.sales==24] = 100
In [8]: d
Out[8]:
day flavour sales year
0 sat strawberry 10 2008
1 sun strawberry 12 2008
2 sat banana 22 2008
3 sun banana 23 2008
4 sat strawberry 11 2009
5 sun strawberry 13 2009
6 sat banana 23 2009
7 sun banana 100 2009
In [26]: d.loc[d.sales == 12, 'sales'] = 99
In [27]: d
Out[27]:
day flavour sales year
0 sat strawberry 10 2008
1 sun strawberry 99 2008
2 sat banana 22 2008
3 sun banana 23 2008
4 sat strawberry 11 2009
5 sun strawberry 13 2009
6 sat banana 23 2009
7 sun banana 100 2009
In [28]: d.sales = d.sales.replace(23, 24)
In [29]: d
Out[29]:
day flavour sales year
0 sat strawberry 10 2008
1 sun strawberry 99 2008
2 sat banana 22 2008
3 sun banana 24 2008
4 sat strawberry 11 2009
5 sun strawberry 13 2009
6 sat banana 24 2009
7 sun banana 100 2009
这是一个与这个问题非常相似的问题,但有一个关键的区别:我选择的数据我想改变的不是它的索引,而是一些标准。 如果我应用的条件返回一行,我希望能够以一种简单的方式设置该行中某一列的值,但是我的第一次尝试不起作用: 因此,与其将2009年周日的香蕉销量设定为100,还不如什么都不发生!做这件事最好的方法是什么?理想情况下,解决方案应该使用行号,因为您通常事先不知道!
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