根据其他列中的值更新列值答案

【问题标题】：Update column value based on value in other column根据其他列中的值更新列值
【发布时间】：2021-10-19 13:34:27
【问题描述】：

我指的是this thread。我想根据另一列中的值更新列值。

name_list = ['C', 'E']
df = pd.DataFrame([('A', 'buy'),
                  ('B', 'sell'),
                  ('C', 'hold'),
                  ('D', 'loan'),
                  ('E', 'hold')], columns=['name', 'action'])

    name     action
1    A          buy
2    B          sell           
3    C          hold
4    D          loan
5    E          hold

这是我想出的两个尝试：

df['action'] = df.apply(lambda x: 'removed' if x['name'] in name_list else df['action'])
df['action'] = df.apply(lambda x: 'removed' if x['name'].isin(name_list) else df['action'])

以上两次尝试都会出现此错误KeyError: 'name' 预期的输出是

    name     action
1    A          buy
2    B          sell           
3    C          removed
4    D          loan
5    E          removed

我做错了什么？

【问题讨论】：

标签： python python-3.x pandas

【解决方案1】：

只需使用 loc：

df.loc[df['name'].isin(name_list),'action']='removed'

或

对于您当前的方法，通过 axis=1 但在这种简单情况下使用 apply() 很慢：

df['action'] = df.apply(lambda x: 'removed' if x['name'] in name_list else x['action'],axis=1)

df的输出：

    name    action
0   A       buy
1   B       sell
2   C       removed
3   D       loan
4   E       removed

注意：您也可以使用np.where()： np.where(df['name'].isin(name_list),'removed',df['action'])

【讨论】：

【解决方案2】：

使用df.where-

df['action'] = df['action'].where(~df['name'].isin(name_list), 'removed')

输出

0        buy
1       sell
2    removed
3       loan
4    removed
Name: action, dtype: object

【讨论】：