Question

我正在尝试更改数据框中仅某些值的值：

test = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'a', 'b', 'c'], 'col2': [1, 2, 3, 4]})
dict_curr = {'a':2}
test['col2'] = np.where(test.col1 == 'a', test.col1.map(lambda x: dict_curr[x]), test.col2)

但是，这似乎不起作用，因为即使我只查看col1中的值“ a”，该错误仍显示为

KeyError: 'b'

举例来说，它还会查看col1的值为“ b”的值。为什么是这样？以及我该如何解决？

Answer 1

问题在于，当您调用np.where时，将首先评估其所有参数，然后根据条件决定结果。因此，即使'b'和'c'也要查询字典，即使这些值以后会被丢弃。可能最简单的解决方法是：

import pandas as pd
import numpy as np

test = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'a', 'b', 'c'], 'col2': [1, 2, 3, 4]})
dict_curr = {'a': 2}
test['col2'] = np.where(test.col1 == 'a', test.col1.map(lambda x: dict_curr.get(x, 0)), test.col2)

这将为不在字典中的键提供值0，但由于以后将被丢弃，因此使用哪个值都没有关系。

获得相同结果的另一种简便方法是：

import pandas as pd

test = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'a', 'b', 'c'], 'col2': [1, 2, 3, 4]})
dict_curr = {'a': 2}
test['col2'] = test.apply(lambda x: dict_curr.get(x.col1, x.col2), axis=1)

Answer 2

该错误源自test.col1.map(lambda x: dict_curr[x])部分。您可以在col1的{{1}}中查找值，该值仅包含dict_curr的条目，而没有'a'的条目。

您也可以只索引数据框：

'b'

为什么np.where函数也可以在值上工作

2 个答案: