Question

如果cust_username为'BOB'，则希望更新字段cust_cdr_display_name中的任何零值和“BOC”

originating_system_id   ticker         cust_cdr_display_name    cust_username
BBT                     T 2 3/4 02/15/28    0                    BOB
BBT                     T 2 1/4 11/15/27    0                    BOB


originating_system_id   ticker         cust_cdr_display_name    cust_username
BBT                     T 2 3/4 02/15/28    BOC                  BOB
BBT                     T 2 1/4 11/15/27    BOC                  BOB

代码：

mask = df[(   
            df['cust_cdr_display_name'] == 0
          ) 
        & 
          (
            df['cust_username'] == 'BOB'
          )]      
df.loc[mask, 'cust_cdr_display_name'] = 'BOC'

我收到了错误：

cannot copy sequence with size 40 to array axis with dimension 2

如何使遮罩标准接受多个标准？

Answer 1

你很接近，需要在链式布尔掩码中省略df[]：

mask = (   
        df['cust_cdr_display_name'] == 0
       ) 
        & 
       (
        df['cust_username'] == 'BOB'
       )

Answer 2

df＆lt; - structure（list（originating_system_id = c（＆＃34; BBT＆＃34;，＆＃34; BBT＆＃34;，＆＃34; BBT＆＃34;），ticker = c（＆＃34 ; T 2 3/4 02/15/28＆＃34;，＆＃34; T 2 1/4 11/15/27＆＃34;，＆＃34; T 2 1/4 11/15/29＆＃34; ） cust_cdr_display_name = c（0,0,4），cust_username = c（＆＃34; BOB＆＃34;，＆＃34; BOB＆＃34;，＆＃34; BOB＆＃34;））， .Names = c（＆＃34; originating_system_id＆＃34;，＆＃34; ticker＆＃34;，＆＃34; cust_cdr_display_name＆＃34;，＆＃34; cust_username＆＃34;）， row.names = c（NA，-3L），class =＆＃34; data.frame＆＃34;）

打印，如下所示。 df

originating_system_id ticker cust_cdr_display_name cust_username

1 BBT T 2 3/4 02/15/28 0 BOB

2 BBT T 2 1/4 11/15/27 0 BOB

3 BBT T 2 1/4 11/15/29 4 BOB

它将检查cust_cdr_display_name为0的所有索引，并获取cust_username的值并替换相同的索引。

df $ cust_cdr_display_name [df $ cust_cdr_display_name == 0]＆lt; - df $ cust_username [df $ cust_cdr_display_name == 0]

输出：

originating_system_id ticker cust_cdr_display_name cust_username

1 BBT T 2 3/4 02/15/28 BOB BOB

2 BBT T 2 1/4 11/15/27 BOB BOB

3 BBT T 2 1/4 11/15/29 4 BOB

根据其他列中的多个条件更新列字符串值

2 个答案: