Python 如何基于另一列值更新数据帧列？

我有一个Excel文件中的文件，如下所示：

可乐 可乐 可乐 aaa aaa xxx bb bb xxx ccc 123 yyy ddd-sss NA-未列出 xxx ddd-sss 34 xxx

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最简单的答案是使用不同的分隔符，但如果不能这样做：

df['col2'].fillna(df['col1'])
df['col2'] = df['col2'].apply(lambda x: x.split()[-1])

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您还可以定义一个函数，该函数以.applyaxis=1遍历每一行，检查拆分和nan，并相应地替换以获得更通用的方法。

最简单的答案是使用不同的分隔符，但如果您不能这样做：

df['col2'].fillna(df['col1'])
df['col2'] = df['col2'].apply(lambda x: x.split()[-1])

您还可以定义一个函数，该函数以.applyaxis=1遍历每一行，检查拆分和nan，并相应地替换以获得更通用的方法。

使用numpy。其中：

df['col2'] = np.where((df['col3'] == 'xxx') & (df['col2'].isna()),
                      df['col1'].str[:3], df['col2']) # str[:3] assumes that you only want the first three characters


      col1 col2 col3
0      aaa  aaa  xxx
1       bb   bb  xxx
2      ccc  123  yyy
3  ddd sss  ddd  xxx

使用numpy.where：

df['col2'] = np.where((df['col3'] == 'xxx') & (df['col2'].isna()),
                      df['col1'].str[:3], df['col2']) # str[:3] assumes that you only want the first three characters


      col1 col2 col3
0      aaa  aaa  xxx
1       bb   bb  xxx
2      ccc  123  yyy
3  ddd sss  ddd  xxx

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遮罩并填充所需的一段字符串

#df['col2']=df.col3.mask(df.col3.eq('xxx'),df.col1.str.split('\s').str[0]) initial answer before edit changes

解决方案

df['col2']=df.col2.mask(df.col3.eq('xxx')&df.col2.str.contains('NA - Not Listed'),df.col1.str.split('\s').str[0])

结果

      col1 col2 col3
0      aaa  aaa  xxx
1       bb   bb  xxx
2      ccc  123  yyy
3  ddd sss  ddd  xxx
4  ddd sss   34  xxx

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遮罩并填充所需的一段字符串

#df['col2']=df.col3.mask(df.col3.eq('xxx'),df.col1.str.split('\s').str[0]) initial answer before edit changes

解决方案

df['col2']=df.col2.mask(df.col3.eq('xxx')&df.col2.str.contains('NA - Not Listed'),df.col1.str.split('\s').str[0])

结果

      col1 col2 col3
0      aaa  aaa  xxx
1       bb   bb  xxx
2      ccc  123  yyy
3  ddd sss  ddd  xxx
4  ddd sss   34  xxx

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谢谢你抽出时间来帮助我！唯一的问题是，只有当“col3”包含特定值时，我才应该更新“col2”，如我的示例中的“xxx”。感谢狼群花时间来帮助我！唯一的问题是，只有当“col3”包含特定值时，我才应该更新“col2”，比如我的示例中的“xxx”。谢谢Chris，我会尝试一下。实际上，col1中第一个空格的位置是可变的，但这不是问题。谢谢Chris，我会试试的。实际上，col1中第一个空格的位置是可变的，但这不是问题。非常感谢wwnde，我正在研究用户建议。唯一的问题是，可能我做错了什么，因为它正在更改所有col2值，它忽略了“xxx”选择。它应该可以工作。你什么意思？重新测试，一切正常。你能试试这个df['col2']=df.col3.maskdf.col3.eq'xxx'&df.col2.isna，df.col1.str.split'\s'.str[0]吗？让我知道我选错了示例的值，我的NA与nan无关，完整的字符串是NA-未列出。我将回顾我所做的，正如我提到的，可能是我的错误。我现在不能做，但我会让你知道的。再次感谢！！请看我的编辑。很高兴帮助您，非常感谢wwnde，我正在研究用户建议。唯一的问题是，可能我做错了什么，因为它正在更改所有col2值，它忽略了“xxx”选择。它应该可以工作。你什么意思？重新测试，一切正常。你能试试这个df['col2']=df.col3.maskdf.col3.eq'xxx'&df.col2.isna，df.col1.str.split'\s'.str[0]吗？让我知道我选错了示例的值，我的NA与nan无关，完整的字符串是NA-未列出。我将回顾我所做的，正如我提到的，可能是我的错误。我现在不能做，但我会让你知道的。再次感谢！！请看我的编辑。很乐意进一步帮助