Python 3.x Dataframe：创建一个新列，并基于两个不同的列在匹配行中插入一个值

我有一个pandas数据帧（比如user_df），有3列{“user_ID”、“transaction_ID”、“location”}。我想创建一个新列“Amount”，并在与“User_ID”和“location”列匹配的行中输入一个值。我该怎么做

  User_id transaction_id  location
0   User1             X1         0
1   User2             X1         0
2   User3             X1         2
3   User4             X2         1
4   User5             X2         2
5   User6             X2         1
6   User7             X3         2
7   User8             X3         2 

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可能您可以尝试将

.loc

与

&

一起用于两列，如下所示：

user_df.loc[(user_df['User_id']== 'User1') & (user_df['location']==0), 'Amount'] = 100

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创建一列“金额”

user_df['Amount']=0

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user\u-df[（user\u-df['user\u-id]='xxxx'）和（user\u-df['transaction\u-id']='yyyy'）]['amount']='amount\u-value'

对于包含

User1

和位置为“0”的列，您将有

指定的\u-amount

，对于其他单元格，您将有0

df['Amount'] = np.where((user_df['User_id']== 'User1') & (user_df['location']==0), specified_amount, 0)

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我已经添加了示例数据。但是我不明白我们为什么要在这里用一个小组？我想知道我们是否可以使用iloc或其他东西，但两次。。。每列一次：用户id和位置？基本上，我想在这个数据框中插入user_id=xxxx和location=yyyyy，这可能是我误解的，但我仍然不确定“Amount”值应该是多少。例如，您希望在第一行中显示什么，或者这是来自其他数据帧吗？您是否尝试使用

loc

？类似于

user_-df.loc[（user_-df['user_-id']='User1'）&（user_-df['location']==0），'Amount']=100

我尝试了这个方法，得到了以下错误：只能比较相同标签的系列对象我不确定出了什么问题，对样品有用吗？谢谢。你能看看我的另一个问题吗：