df = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),
'B':[4,5,4,5,5,4],
'C':[7,8,9,4,2,3],
'D':[1,3,5,7,1,0],
'E':[5,3,6,9,2,4],
'F':list('aaabbb')})
print (df)
A B C D E F
0 a 4 7 1 5 a
1 b 5 8 3 3 a
2 c 4 9 5 6 a
3 d 5 4 7 9 b
4 e 5 2 1 2 b
5 f 4 3 0 4 b
mask = df.F == 'a'
df[['B','D']] = np.where(mask[:, None], df[['C','E']], df[['B','D']])
print (df)
A B C D E F
0 a 7 7 5 5 a
1 b 8 8 3 3 a
2 c 9 9 6 6 a
3 d 5 4 7 9 b
4 e 5 2 1 2 b
5 f 4 3 0 4 b
我想需要两个^{} :
或者更好地使用
numpy broadcasting
:样本:
您应该可以使用2
loc
语句来完成,大致如下:仅供参考,现有的链式索引(例如
data['CNAEuse'][i]
)在pandas
中通常是不好的,通常会导致设置时出现复制错误。最好使用loc
运算符或类似的运算符相关问题 更多 >
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