Python Pandas：如果条件在另一列

Question

我有一个类似于以下内容的pandas数据框：

>>> df = pd.DataFrame([["B","X"],["C","Y"],["D","X"]])
>>> df.columns = ["A","B"]
>>> df
   A  B
0  B  X
1  C  Y
2  D  X

如果B列中的值为“X”，如何应用方法更改A列的值？例如，期望的结果可能是：

>>> df
    A  B
0  Bx  X
1   C  Y
2  Dx  X

我想把两个列组合在一起（df['C']=df['A']+df['B']），但可能有更好的方法来执行这样一个简单的操作

Answer 1

一种方法是使用loc

df.loc[df.B == 'X', 'A']+='x'

    A   B
0   Bx  X
1   C   Y
2   Dx  X

编辑：根据评论中的问题，这是你在找什么？

df.loc [df.B =='X'，'A'] = df.A.str.lower（）+'x'

    A   B
0   bx  X
1   C   Y
2   dx  X

Answer 2

我使用assign：

df_out = df.assign(A=np.where(df['B'] == 'X',df['A'].add('x'),df['A']))
print(df_out)

输出：

   A  B
0  Bx  X
1   C  Y
2  Dx  X

我喜欢使用assign，因为它会创建原始数据框的副本，而A-Za-z的解决方案实际上修改了原始数据框，从而在更改跟踪中丢失以进行故障排除。