通過基於條件

import pandas as pd 
import numpy as np 

dt=pd.DataFrame({'schoolNum':['12','13','14','13'],'oldDistrict':['A','B', 'C','B'],'newDistrict':['F',' ','G',' ']}) 

dt=pd.DataFrame({'schoolNum':['12','13','14','13'],'oldDistrict':['A','B', 'C','B'],'newDistrict':['F','B','G','B']})

我試圖從另一個值替換一個蟒蛇大熊貓數據框列的值：通過基於條件

dt.ix[dt['oldDistrict']=='13', 'newDistrict']=dt.oldDistrict

，但我得到的錯誤消息是一些關於軸線。

來源

2017-06-19 izhak

你們是不是要替換空白值，或在「schoolNum」替換列與特定值關聯的值，每你嘗試過什麼樣的榜樣嗎？ – jack6e

是的，此時我正在嘗試替換缺少的（空白）值。但偶爾我也必須處理在某個時間點發生變化的非缺失值。 – izhak

我問，因爲A-Za-z的答案限制了用例，即使它適用於你的小例子。 .loc方法更符合你的要求（「根據條件，用另一個python熊貓數據框列的值替換一個python熊貓數據框列的值」），並且爲處理未來情況提供了更大的靈活性，包括空白值，即（dt .loc [dt ['newDistrict'] ==''，'newDistrict'] = dt ['oldDistrict']）。 – jack6e

可以替代由np.nan空白，然後用combine_first

dt = dt.replace({' ': np.nan}) 
dt['newDistrict'] = dt['newDistrict'].combine_first(dt['oldDistrict'])

newDistrict oldDistrict schoolNum 
0 F   A   12 
1 B   B   13 
2 G   C   14 
3 B   B   13

來源

2017-06-19 21:24:58 Vaishali

謝謝，這工作:) – izhak

不客氣，你可以考慮接受答案:) – Vaishali

我也忘記了如何做到這一點，但現在我記得:) #longtimenotaround – izhak

兩件事情：

你想用的.loc代替.ix：

dt.loc[<condition>, <column(s) returned>]

'oldDistrict'的值不等於「13」 - 這些值在「schoolNum」中。所以，你完全想要的是：
```
dt.loc[dt['schoolNum']=='13', 'newDistrict'] = dt['oldDistrict'] 
```

來源

2017-06-19 21:30:41 jack6e

通過基於條件

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