python用额外的列连接替换数据框列值答案

【问题标题】：python replace dataframe column values with additional column concatenationpython用额外的列连接替换数据框列值
【发布时间】：2022-01-12 23:40:41
【问题描述】：

我有一个从多列生成的 df 输出（下面的示例）：

     col_a     col_b     col_c
0     101       104       AAB
1     337       103       CAD
2     524       204       DER
3     129       404       EEH
4     842       108       HHR
5     337       108       HHE

在 python 中我是否可以替换 col_a 值，这样如果任何值是 101 或 337 或 524，col_a 值将连接到其对应的 col_b 和 col_c 值？

所以：

101 将替换为 101-104-AAB，
337 将变为 337-103-CAD（第 1 行）和 337-108-HHE（第 5 行），并且
524 会变成 524-204-DER？

提前感谢您的想法！

【问题讨论】：

标签： python indexing replace concatenation

【解决方案1】：

试试这个：

df.loc[:, ['col_a','col_b']] = df.loc[:, ['col_a','col_b']].astype(str)
df['col_a'] + '-' + df['col_b'] + '-' + df['col_c']

【讨论】：

感谢您的帖子。连接成功地生成了列表，即 0 101-104-AAB 1 337-103-CAD 等。但是我正在尝试将前 3 个字符与原始列表进行索引以进行替换，但无法...以任何方式在新的 dtype: 对象中维护原始的“col_a”？

【解决方案2】：

使用Jamjitul 和np.where() 的串联代码成功完成以下操作

import pandas as pd
import numpy as np

file='insert path'
df = pd.read_csv(file)
df.loc[:, ['col_a','col_b']] = df.loc[:, ['col_a','col_b']].astype(str)
dfseg=df['col_a']+'-'+df['col_b']+'-'+df['col_c']

df['col_d'] = np.where((df['col_a']=='101')|(df['col_a']=='337')|(df['col_a']=='524'),dfseg,df['col_a'])

df

生成此列表：

	col_a	col_b	col_c	col_d
0	101	104	AAB	101-104-AAB
1	337	103	CAD	337-103-CAD
2	524	204	DER	524-204-DER
3	129	404	EEH	129
4	842	108	HHR	842
5	337	108	HHE	337-108-HHE

其他用于捕获 OR 条件的选项（目前由上面的| 分隔）总结为here。

【讨论】：