如何更新另一列值与特定值匹配的一列行的值？

Question

我有一个包含四列id1，id2，config_type，call_frequency的数据框，但是id1和id2却没有非常重要。

我需要用条件与另一列匹配的特定字符串替换call_frequency列的值。

输入：

输出：

基本上，当call_frequency匹配时，我需要替换相应的config_types列中的值。

{'type2':'string2', 'type3':'string3', 'type4':'string4'}

，不匹配的值应保持不变。

我尝试过：

df[df.config_type == 'dict_key', 'column'] = 'dict_value'

但这给了我错误。

  

TypeError：“系列”对象是可变的，因此不能进行散列处理

有什么解决方法吗？

Answer 1

使用numpy.where的替代方法：

import numpy as np

d = {'type2':'string2', 'type3':'string3', 'type4':'string4'}
df["call_frequency"]=np.where(df['config_type'].isin(d), df['config_type'].replace(d), df['call_frequency'])

Answer 2

• 使用loc。

d = {'type2':'string2', 'type3':'string3', 'type4':'string4'}
for k,v in d.items():
    df.loc[df.config_type==k, 'call_frequency'] = v