Pandas 熊猫：如果循环中满足条件，则更新值

如果满足条件，我必须更新数据帧列。但是有多个条件和多个值需要更新。因此，我想在一个循环中完成它

数据帧类似于：

mode  car1  car2  bus1  bus2
car1   10    20    5     2
car2   11    22    3     1
bus1   4     4     2     2  
bus2   3     4     3     5

targets = ['car1', 'car2', 'bus1', 'bus2']
for target in targets:
    df.loc[(df.mode==f'target'),'value']=df.[target]

我意识到数据结构有点奇怪，但让我们继续这个。如果mode显示为car1，我希望新列的值与列car1中的值相同。等等

我的代码如下：

mode  car1  car2  bus1  bus2
car1   10    20    5     2
car2   11    22    3     1
bus1   4     4     2     2  
bus2   3     4     3     5

targets = ['car1', 'car2', 'bus1', 'bus2']
for target in targets:
    df.loc[(df.mode==f'target'),'value']=df.[target]

这是可行的，但每次都会用NaN替换不满足条件的行。因此，我只得到一个新的value列，该列包含bus2行中bus2的值，但包含所有其他行中的NaNs

在斯塔塔，我会写：

gen value = .
foreach x in car1 car2 bus1 bus2 {
replace value = `x' if mode=="`x'"
}

在Python中寻找类似的代码

这应该有效：

df['newcol'] = 0
for key, item in df.iterrows():
    df['newcol'].iloc[key] = item[item['mode']]

---

在

pandas

中有

lookup

df['newvalue']=df.set_index('mode').lookup(df['mode'],df['mode'])
df
Out[184]: 
   mode  car1  car2  bus1  bus2  newcol  newvalue
0  car1    10    20     5     2      10        10
1  car2    11    22     3     1      22        22
2  bus1     4     4     2     2       2         2
3  bus2     3     4     3     5       5         5