Pandas 更新数据帧值指定Nan

我有一个包含3列的数据框架：Col1、Col2和Col3

玩具示例

d = {'Col1':['hello','k','hello','we','r'],
     'Col2':[10,20,30,40,50],
     'Col3':[1,2,3,4,5]}
df = pd.DataFrame(d)

其中包括：

    Col1  Col2  Col3
0  hello    10     1
1      k    20     2
2  hello    30     3
3     we    40     4
4      r    50     5

我正在选择

Col2

的值，以便

Col1

中的值为“hello”

my_values = df.loc[df['Col1']=='hello']['Col2']

这将返回一个序列，其中可以看到

Col2

的值以及索引

0    10
2    30
Name: Col2, dtype: int64

现在假设我想把这个值赋给Col3

我只想替换那些值（索引0和2），保持Col3中的其他值不变

我试过：

df['Col3'] = my_values

但这会将

Nan

分配给其他值（Col1不是hello的值）

如何更新Col3中的某些值，而保持其他值不变

    Col1  Col2  Col3
0  hello    10    10
1      k    20   2
2  hello    30    30
3     we    40   4
4      r    50   5

因此，简言之：

---

有了我的_值，我想把它们放在Col3中，或者仅仅基于

np.where

df['Col3']=np.where(df['Col1'] == 'hello',df.Col2,df.Col3)

如果基于您的myvalue

df.loc[my_values.index,'col3']=my_values

或者你可以只做

update

df['Col3'].update(my_values)

---

好,对。更新正是我要找的！它需要一个系列，并且只使用它的值更新列。@SembeiNorimaki hah，很高兴我能帮上忙

df['Col3'].update(my_values)