python - 更新 Pandas 中满足特定条件的行值

Question

假设我有以下数据框:

更新 feat 和 another_feat 列的值的最有效方法是什么/strong>？

是这个吗？

for index, row in df.iterrows():
    if df1.loc[index,'stream'] == 2:
       # do something

更新: 如果我有超过 100 列怎么办？我不想明确命名要更新的列。我想将每列的值除以 2(流列除外)。

所以要明确我的目标是什么:

将所有具有流 2 的行的所有值除以 2，但不更改流列

Answer 1

我认为你可以使用 loc如果您需要将两列更新为相同的值:

df1.loc[df1['stream'] == 2, ['feat','another_feat']] = 'aaaa'
print df1
   stream        feat another_feat
a       1  some_value   some_value
b       2        aaaa         aaaa
c       2        aaaa         aaaa
d       3  some_value   some_value

如果您需要单独更新，一个选项是使用:

df1.loc[df1['stream'] == 2, 'feat'] = 10
print df1
   stream        feat another_feat
a       1  some_value   some_value
b       2          10   some_value
c       2          10   some_value
d       3  some_value   some_value

另一个常用选项是使用 numpy.where :

df1['feat'] = np.where(df1['stream'] == 2, 10,20)
print df1
   stream  feat another_feat
a       1    20   some_value
b       2    10   some_value
c       2    10   some_value
d       3    20   some_value

编辑:如果您需要在条件为 True 的情况下划分所有不带 stream 的列，请使用:

print df1
   stream  feat  another_feat
a       1     4             5
b       2     4             5
c       2     2             9
d       3     1             7

#filter columns all without stream
cols = [col for col in df1.columns if col != 'stream']
print cols
['feat', 'another_feat']

df1.loc[df1['stream'] == 2, cols ] = df1 / 2
print df1
   stream  feat  another_feat
a       1   4.0           5.0
b       2   2.0           2.5
c       2   1.0           4.5
d       3   1.0           7.0

如果可以使用多个条件，请使用多个 numpy.where 或 numpy.select :

df0 = pd.DataFrame({'Col':[5,0,-6]})

df0['New Col1'] = np.where((df0['Col'] > 0), 'Increasing', 
                          np.where((df0['Col'] < 0), 'Decreasing', 'No Change'))

df0['New Col2'] = np.select([df0['Col'] > 0, df0['Col'] < 0],
                            ['Increasing',  'Decreasing'], 
                            default='No Change')

print (df0)
   Col    New Col1    New Col2
0    5  Increasing  Increasing
1    0   No Change   No Change
2   -6  Decreasing  Decreasing