在不使用索引的情况下替换熊猫数据帧中选定单元格的值

Question

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：

>>> 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！

Answer 1

老问题，但我很惊讶没有人提到numpy的.where（）功能（可以直接从pandas模块调用）。

在这种情况下，代码为：

d.sales = pd.np.where(d.sales == 24, 100, d.sales)

据我所知，这是跨系列有条件地更改数据的最快方法之一。

Answer 2

不确定旧版本的熊猫，但在0.16中，可以根据多个列值设置特定单元格的值。

扩展@waitingkuo提供的答案，同样的操作也可以基于多个列的值来完成。

d.loc[(d.day== 'sun') & (d.flavour== 'banana') & (d.year== 2009),'sales'] = 100

Answer 3

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