将 pandas 中单元格的值替换为元组答案

【问题标题】：Replace a cell's value in pandas to a tuple将 pandas 中单元格的值替换为元组
【发布时间】：2021-01-18 18:24:47
【问题描述】：

这可能是一个简单的问题，但我尝试寻找答案，但似乎找不到。我有一个 pandas 数据框，我想将一些单元格的值更改为一个元组。

如果我有这个：

 Col0    Col1     Col2
   3      a        6
   7      b        8

我想将所有“a”值更改为一个元组：

Col0      Col1     Col2
3         (4,5)      6
7          b         8

我试过这样做：

df.loc[df["Col1"] == "a"] = (4,5,)

但它显然没有用。我不知道我该怎么做。

我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： python pandas string tuples

【解决方案1】：

让我们尝试使用loc 进行布尔索引来更新Col1 中包含a 的单元格中的值：

m = df['Col1'].eq('a')
df.loc[m, 'Col1'] = pd.Series([(4, 5)]*m.sum(), index=m[m].index)

或者，您可以尝试 .reindex 将 fill_value 参数设置为元组 (4, 5)：

m = df['Col1'].eq('a')
df['Col1'] = df.loc[~m, 'Col1'].reindex(m.index, fill_value=(4, 5))

   Col0    Col1  Col2
0     3  (4, 5)     6
1     7       b     8

【讨论】：

【解决方案2】：

也许是这样的？

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = {'Col0': [3,7], 'Col1': ['a', 'b'], 'Col2': [6, 8]})
df.set_value(0, 'Col1', (4, 5))

或者，如果您不知道 'a' 在哪里（如果我们每列有多个 'a0，您可以通过循环来做到这一点：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(data = {'Col0': [3,7], 'Col1': ['a', 'b'], 'Col2': [6, 8]})
# find the position of a in 'Col1'
where_a = np.where(df['Col1'] == 'a')[0]

# replace a with tuple (4, 5)
for x in where_a:
    df.set_value(x, 'Col1', (4, 5))

   Col0    Col1  Col2
0     3  (4, 5)     6
1     7       b     8

【讨论】：