Question

例如：

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2], 
                   "B":[3, 2, 4, 3, 4],  
                   "C":[2, 2, 7, 3, 4],  
                   "D":[4, 3, 6, 12, 7]})
df_2 = pd.DataFrame(index = list(range(5)),columns = ['a','c'])
df_2.loc[2,['a','c']] = df_1.loc[2,['A','C']]
print(df_1.loc[2,['A','C']])
print(df_2)

我知道了

A    3 
C    7 
Name: 2, dtype: int64

     a    c 

0  NaN  NaN 
1  NaN  NaN 
2  NaN  NaN 
3  NaN  NaN 
4  NaN  NaN

很明显，我无法在同一行中同时设置多个单元格。有什么办法可以做到这一点？（使用循环除外）

Answer 1

这里工作索引对齐，因此由于a，c与A，C列不同，因此它设置了缺失值（此处不变），因此解决方案由numpy设置避免它的数组：

df_2.loc[2,['a','c']] = df_1.loc[2,['A','C']].values
print (df_2)
     a    c
0  NaN  NaN
1  NaN  NaN
2    3    7
3  NaN  NaN
4  NaN  NaN

如果替换匹配的列名，则效果很好：

df_2.loc[2,['a','c']] = df_1.loc[2,['A','C']].rename({'A':'a','C':'c'})
#alternative
#df_2.loc[2,['a','c']] = df_1.rename(columns={'A':'a','C':'c'}).loc[2,['a','c']]

print (df_2)
     a    c
0  NaN  NaN
1  NaN  NaN
2    3    7
3  NaN  NaN
4  NaN  NaN

熊猫数据框，如何在一行中设置多个列值？

1 个答案: