Python 熊猫：无法基于其他列上的条件设置单元格值

我有一个数据框，如下所示：

ID   Score   Bid_Doc_ID
1      67       3
2      -1       2
3      -1       7

我想将

Bid\u Doc\u ID

字段设置为-1，其中

Score

=-1

为此，我使用以下代码：

df = df.loc[df['Score']==-1,'Bid_Doc_ID']=-1

我得到了以下错误：

AttributeError: 'int' object has no attribute 'loc'

就连我也试过：

df = df.loc[df['Score'].astype(str)==-1,'Bid_Doc_ID']=-1

仍然得到相同的错误

我的预期结果：

ID   Score   Bid_Doc_ID
1      67        3
2      -1       -1
3      -1       -1

---

这个问题似乎很琐碎，但我有点遗漏了一些东西

尝试删除分配新的

df

的代码部分：

df = df.loc[df['Score']==-1,'Bid_Doc_ID']=-1 # change
df.loc[df['Score']==-1,'Bid_Doc_ID']=-1 # to be this

或者，您也可以使用

np.where

import numpy as np
df['Bid_Doc_ID'] = np.where(df['Score'] == -1, -1, df['Bid_Doc_ID'])

---

当您运行

df=df.loc[df['Score'].astype（str）=-1，'Bid\u Doc\u ID']=-1

时，您似乎用整数或布尔值重写了df（这就是

'int'对象没有属性'loc'

错误的原因）。尝试检查df的值以验证这一点

如果您在适当的位置修改DF，会发生很多情况，这绝不是一个好主意，最好将修改后的数据帧分配给一个新变量，例如，

DF\u fixed

，这将节省您大量的调试时间，甚至更糟的是，在生产中释放bug

尝试下面的方法，虽然不太简洁，但它使用了纯熊猫方法和方法链接，这是目前推荐的方法

投标文件id固定=df.apply（λx:-1，如果x['Score']=-1，否则x['bid\u doc\u id']，轴=1）
df\U fixed=df.assign（投标文件ID=Bid\U文件ID\U fixed）

尝试删除第一个

df=

。只需

df.loc[df['Score']=-1，'Bid\u Doc\u ID']=-1

此更新已完成，您无需将其分配回df。删除df=part是否有人被错误消息弄糊涂了？我试过

x=[1,2]；x=x[0]=[2,3]；打印（x）

，并且不希望输出

[…]，3]

没有错误。