python - 根据其他列中的条件替换 pandas 列中的某些特定值

Question

这是我在 StackOverflow 上的第一个问题，如果我应该以不同的方式表达任何内容，请告诉我...

我想根据与另一列中的值相关的条件替换 pandas Dataframe 列中的一些值，但如果条件为 False，则保留原始值。例如:

import pandas as pd    
df=pd.DataFrame({'col1':['A','B','C','B'], 'col2':['z','x','x','x']},
                  columns=['col1','col2'])

df =
   col1 col2
0    A    z
1    B    x
2    C    x
3    B    x

比如说，如果 col1 中的值为 'B' 或 'C'，我想将 col2 中的值替换为 'q'，但保留原始值 ('z','x')，如果col1 不是 B 或 C。实际上，我有更大的 DataFrame，col1 中有数百个唯一值，我想替换 col2 中的大约 20 个值。
我目前的解决方案是创建一个字典，使用 col1 作为键，使用 col2 作为值，然后:

dict1.update({'B':'q'})
df[col2] = df[col1].map(dict1)

但是这个技巧只有在两列中的值完全相关(或者如果 col1 中的值是唯一的)时才有效。

所以我想知道是否有更优雅的解决方案。因此只有当 col1 符合特定条件时才替换 col2 中的值，否则保留原始值。

Answer 1

首先使用 loc 和 isin 屏蔽 df，然后像以前一样调用 map:

In [376]:
dict1 = {'B':'q'}
df.loc[df['col1'].isin(dict1.keys()), 'col2'] = df['col1'].map(dict1)
df

Out[376]:
  col1 col2
0    A    z
1    B    q
2    C    x
3    B    q