Question

我有一个看起来像这样的数据框：

     Name    Flag  Other cols
0     Bob     N
1     Jack    N
2     Mike    Y
3     Mike    Y
4     Jack    Y

我想基于Flag用0或1更新特定的名称。这是我尝试过的代码行

df[df['Name'] == 'Jack']['Name'] = np.where(df[df['Name'] == 'Jack']['Flag'].isin(['Y']), '0', '1')

我希望返回：

     Name    Flag  Other cols
0     Bob     N
1     1       N
2     Mike    Y
3     Mike    Y
4     0       Y

因此，在这种情况下，如果名称为Jack且Flag为Y，则我希望Jack更新为0，否则更新为1。

例如，当我不尝试指定要更改的名称时，代码可以正常工作

df['Name'] = np.where(df['Flag'].isin(['Y']), '0', '1')

导致：

     Name   Flag  Other cols
0     1      N
1     1      N
2     0      Y
3     0      Y
4     0      Y

没有抛出任何错误，只是由于某种原因数据帧未得到更新。

我还尝试打印np.where（）部分，它返回正确的0和1数组，所以看起来也不是问题。

Answer 1

执行此操作时会出现警告：

In [11]: df[df['Name'] == 'Jack']['Name'] = np.where(df[df['Name'] == 'Jack']['Flag'].isin(['Y']), '0', '1')
/Users/hayd/.miniconda3/bin/ipython:1: SettingWithCopyWarning:
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

解释了为什么不更新df。

并建议您按以下方式使用loc：

In [12]: df.loc[df['Name'] == 'Jack', 'Name'] = np.where(df[df['Name'] == 'Jack']['Flag'].isin(['Y']), '0', '1')

In [13]: df
Out[13]:
   Name Flag
0   Bob    N
1     1    N
2  Mike    Y
3  Mike    Y
4     0    Y

Answer 2

这将起作用：

df.loc[df['Name'] == 'Jack', 'Name'] = np.where(df[df['Name'] == 'Jack']['Flag'].map(df['Flag']=='Y'), '0', '1')

在熊猫数据帧的子集上执行np更新

2 个答案: