Python Pandas 如果 B 列中的值 = 等于 [X, Y, Z] 将 A 列替换为“T”答案

【问题标题】：Python Pandas If value in column B = equals [X, Y, Z] replace column A with "T"Python Pandas 如果 B 列中的值 = 等于 [X, Y, Z] 将 A 列替换为“T”
【发布时间】：2014-09-17 15:54:50
【问题描述】：

假设我有这个数组：

A, B
1, G
2, X
3, F
4, Z
5, I

如果 B 列等于 [X, Y 或 Z] 将 A 列替换为值“T”

我找到了如何更改同一列中的值，但不能跨列，任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： python pandas comparison multiple-columns

【解决方案1】：

你可以试试这个：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
        'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': ['G', 'X', 'F', 'Z', 'I']
     })
df.ix[df.B.isin(['X','Y','Z']), 'A'] = 'T'
print df

输出：

记得使用ix 或loc 以避免在复制的切片上设置值。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用isin和loc设置值：

In [138]:

df.loc[df.B.isin(['X','Y','Z']),'A']='T'
df
Out[138]:
   A  B
0  1  G
1  T  X
2  3  F
3  T  Z
4  5  I

你也可以使用np.where:

In [140]:

df['A'] = np.where(df.B.isin(['X','Y','Z']),'T', df['A'])
df
Out[140]:
   A  B
0  1  G
1  T  X
2  3  F
3  T  Z
4  5  I

【讨论】：

我认为您使用的是 iPython。你知道这些之间的时间差异吗？
@user765015 在这个玩具示例中使用 loc 花费了 915 us，使用 where 花费了 615us，所以在这种情况下 where 快了 30%
@user765015 用于 50,000 行 df loc 比 11.2 毫秒略快 9.27 毫秒