python-2.7 - python Pandas : set a value of column based on another value of a column in a list

Question

我有一个如下所示的数据框:

        f1              f2              class              n
0   weekly_return   0.155796               ab            weekly
1   monthly_return  0.153907               ab            monthly
2   volume_ratio    0.123844               NaN           volume
3   margin_selling_balance  0.115411       ad            margin
4   margin_debt_balance 0.107883           ae            margin
5   rv_ratio    0.077373                   NaN            rv
..................................................................

并且有一个名为 lst_n 的列表，如下所示:

lst_n = ['rv', 'ag', 'rg', ...........]

如果 n 的值在 lst_n 中，我想将此数据帧的类列的值设置为“class_a”。例如第五行，n 是 rv，位于 n 列表(lst_n)中，因此 class 的值设置为“class_a”。 我的代码如下，但有错误:

  lst_n = ['rv', 'ag', 'rg', ...........]
  df.loc[df.n is in lst_n, 'class'] = 'class_a'

但是有错误:

df.loc[df.n is in lst_n, 'class'] = 'class_a'
                           ^
SyntaxError: invalid syntax

谢谢!

Answer 1

您需要isin对于面具:

lst_n = ['rv', 'ag', 'rg']
df.loc[df['n'].isin(lst_n), 'class'] = 'class_a'
print (df)
                       f1        f2    class        n
0           weekly_return  0.155796       ab   weekly
1          monthly_return  0.153907       ab  monthly
2            volume_ratio  0.123844      NaN   volume
3  margin_selling_balance  0.115411       ad   margin
4     margin_debt_balance  0.107883       ae   margin
5                rv_ratio  0.077373  class_a       rv

另一个解决方案 Series.mask :

df['class'] = df['class'].mask(df.n.isin(lst_n), 'class_a')
print (df)
                       f1        f2    class        n
0           weekly_return  0.155796       ab   weekly
1          monthly_return  0.153907       ab  monthly
2            volume_ratio  0.123844      NaN   volume
3  margin_selling_balance  0.115411       ad   margin
4     margin_debt_balance  0.107883       ae   margin
5                rv_ratio  0.077373  class_a       rv