Python:如何根据 if 语句的结果将元素输出到特定的列和行

Question

结合excel，我正在寻找一种解决方案，可以将特定元素复制到另一个元素，具体取决于isOrganization 是否为真。使用 pandas df['isOrganization'] = df['Code'].str.endswith('000') 语句，我设法使用打印功能列出了真假结果。
如果列 isOrganization 为真，则应将为真的行从 E 和 F 列复制到 B 和 C 列。否则:该行应从 E 和 F 列复制到 D 和 E 列
IE。 :这会复制整个列 # dfo[['B', 'C']] = df[['E', 'F']] 但我只想从列中复制单行。
试图:

dfo = pd.read_excel('output.xlsx')
df = pd.read_excel('input.xls')

df['ifOrganization'] = df['Code'].str.endswith('000')

for idx, val in enumerate(df['ifOrganization']):
    if val == True:
        print(idx, val) #dfo[['B', 'C']] = df[['E', 'F']]
else:
    print(idx, val) #dfo[['D', 'E']] = df[['E', 'F']]

这是为 isOrganization 输出打印的:

这是为 pf(column) 输出打印的:

E和F下的前几个元素:

Answer 1

使用 DataFrame.loc 通过掩码设置列，不需要将掩码转换为列。也用于匹配 False 值 ~对于反转掩码:

df = pd.read_excel('input.xls')

mask = df['Code'].str.endswith('000', na=False)

df.loc[mask, ['B', 'C']] = df.loc[mask,['F', 'G']].to_numpy()

df.loc[~mask, ['D', 'E']] = df.loc[~mask, ['F', 'G']].to_numpy()

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

df = pd.DataFrame({
        'Code':['code000','code001','code002'] * 2,
         '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':[7,8] * 3,
         'G':[1,0] * 3
})

如果测试列名称:

print (df.columns)
Index(['Code', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'], dtype='object')

mask = df['Code'].str.endswith('000', na=False)

df.loc[mask, ['B', 'C']] = df.loc[mask,['F', 'G']].to_numpy()

df.loc[~mask, ['D', 'E']] = df.loc[~mask, ['F', 'G']].to_numpy()

print (df)
      Code  B  C  D  E  F  G
0  code000  7  1  1  5  7  1
1  code001  5  8  8  0  8  0
2  code002  4  9  7  1  7  1
3  code000  8  0  7  9  8  0
4  code001  5  2  7  1  7  1
5  code002  4  3  8  0  8  0