Question

我在这样的数据框中有一些数据：

COLUMNS Point,x,y,z,Description,Layer,Date
1,224939.203,1243008.651,1326.774,F,C-GRAD-FILL,09/22/18 07:24:34,
1,225994.242,1243021.426,1301.772,BS,C-GRAD-FILL,09/24/18 08:24:18,
451,225530.332,1243016.186,1316.173,GRD,C-TOE,10/02/18 11:49:13,
452,225522.429,1242996.017,1319.168,GRD,C-TOE KEY,10/02/18 11:49:46,

我想尝试检查一个字符串列表以查看其是否匹配，然后更改另一个列的值。

myList = ["BS", "C"]
if df['Description'].isin(myList)) == True:
     df['Layer']="INLIST"
     df['Date']="1/1/2018'

Answer 1

与pd.DataFrame.loc一起使用遮罩：

mask = df['Description'].isin(['BS', 'C'])
df.loc[mask, 'Layer'] = 'INLIST'
df.loc[mask, 'Date'] = '1/1/2018'

或者，使用pd.Series.mask：

mask = df['Description'].isin(['BS', 'C'])
df['Layer'].mask(mask, 'INLIST', inplace=True)
df['Date'].mask(mask, '1/1/2018', inplace=True)

请注意，您可能应该将日期存储为datetime对象，例如pd.Timestamp('2018-01-01')，或通过pd.to_datetime转换系列。通常不需要Python级的循环。

Answer 2

从jpp借用mask并使用列表分配值

df.loc[mask,['Layer','Date']]=['INLIST','1/1/2018']

如果列表中还有其他列数据，则熊猫会更改一个列数据

2 个答案: