如何根据条件在列的特定范围行中插入值。熊猫答案

【问题标题】：How to insert a value in a column's specific ranging rows, according to a condition. Pandas如何根据条件在列的特定范围行中插入值。熊猫
【发布时间】：2021-11-06 17:30:59
【问题描述】：

我正在处理一个数据框，它有一个名为 season 的列（新创建，np.nan 已填充），另一列是 match_id，它的值类似于：match 1 有 match_id 1，匹配 2 有 match_id 2，...，匹配 n 有 match_id n。它是 cricket（接近棒球）数据集，因此是逐个球的。 1 场比赛最多有 20+20 球（每场球有 6 个球）。所以 match_id 1 大约是从索引 0 到 240。然后 match_id 2 大约是从索引 241 到 480。数据是逐球（1 球 1 行）/逐场比赛（1 场比赛约 240 行）/逐赛季（1 赛季约 14160 行）。

我的条件是如果match_id是从1到59，把2017放在那些季节列行。

在我的数据集中 match_id 和其他列预先存在。我创建了 np.nan 列 season，现在我想填充它。

我的数据看起来像，

In[]: df_raw.head(6)
out[]:
    season  match_id    inning  batting_team         bowling_team                  over ball
0   NaN     1           1       Sunrisers Hyderabad  Royal Challengers Bangalore   1    1
1   NaN     1           1       Sunrisers Hyderabad  Royal Challengers Bangalore   1    2
2   NaN     1           1       Sunrisers Hyderabad  Royal Challengers Bangalore   1    3
3   NaN     1           1       Sunrisers Hyderabad  Royal Challengers Bangalore   1    4
4   NaN     1           1       Sunrisers Hyderabad  Royal Challengers Bangalore   1    5
5   NaN     1           1       Sunrisers Hyderabad  Royal Challengers Bangalore   1    6

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

或者使用loc函数：

df.loc[(df['match_id']<=59) & (df['match_id']>=1), 'season'] = 2017

请注意，由于season 列包含 NaN，它将被存储为浮点数。填写完season 值后，您可以将这些值转换为整数

df['season'] = df['season'].astype('int')

【讨论】：

【解决方案2】：

我将过程分为两个步骤，但您也可以将两个步骤合并为一行。

先检查match_id是否在指定范围内，然后根据条件用想要的值覆盖。

df['season'] = df['match_id'].isin(range(1,60)
df['season'] = df['season'].apply(lambda x: 2017 if x else np.nan)

【讨论】：