熊猫数据框通过匹配列标题和值向单元格添加值答案

【问题标题】：pandas dataframe adding value to a cell by matching column header and value熊猫数据框通过匹配列标题和值向单元格添加值
【发布时间】：2018-11-15 09:54:03
【问题描述】：

我有一个这样的数据框：

Num  A    B   C   D
1    wer
1    df
1    ffg
2    asd
2    vb
3    ncnc
3    oiji
4    qwe

我会先根据Num过滤掉，假设我过滤Num = 1

    Num  A    B   C   D
    1    wer
    1    df
    1    ffg

现在我需要在wer 和C 相遇的单元格中添加一个变量的值，与ffg 和D 类似

Num  A    B   C   D
1    wer      5
1    df
1    ffg          7

如果某个值已经存在，则应该用新值替换它

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe assign

【解决方案1】：

或者更容易阅读、更简洁的方式：

df2=df[df['Num']==1]
df2.loc[df2['A']=='wer','C']=5
df2.loc[df2['A']=='ffg','D']=7

或跳过警告，按索引执行：

df2=df[df['Num']==1]
df2.loc[0,'C']=5
df2.loc[2,'D']=7

两种情况：

print(df2)

是：

   Num    A   B    C    D
0    1  wer NaN  5.0  NaN
1    1   df NaN  NaN  NaN
2    1  ffg NaN  NaN  7.0

如果想放回实际数据框：

df[df['Num']==1]=df2

【讨论】：

会在dataframe中修改吗？
当您只想更新几个值时，更新子集数据帧并分配回子集效率低下。这不是the docs 推荐的。

【解决方案2】：

布尔索引是 Pandas 的基础：阅读 Indexing and Selecting Data。

对于您的问题，您可以构造布尔掩码并将它们组合起来以使用pd.DataFrame.loc 更新值：

num_mask = df['num'] == 1
df.loc[num_mask & df['A'].eq('wer'), 'C'] = 5
df.loc[num_mask & df['A'].eq('ffg'), 'D'] = 7

由于最昂贵的部分通常是构建布尔系列，因此在可能的情况下重用它们是一种很好的做法。

【讨论】：