Python 如何交换Dataframe中的特定列值？

我有一个大的数据框，这是数据框的示例部分。 想交换马斯喀特和上海的价值

 df =
 City   Score

 Istanbul   6.0749
 2.23607    Muscat
 Prague     4.38576
 1.85958    Shanghai
 Istanbul   6.0749
 Singapore  5.17054

输出：

 df = 
 City   Score

 Istanbul   6.0749
 Muscat     2.23607     
 Prague     4.38576
 Shanghai   1.85958     
 Istanbul   6.0749
 Singapore  5.17054

我很困惑，在遍历数据帧后如何应用条件，还有其他选择吗？

您可以使用：

In [39]: mask = pd.to_numeric(df.Score, errors='coerce').isna()

In [40]: s = df.Score.copy()

In [41]: df.Score[mask] = df.City

In [42]: df.City[mask] = s

In [43]: df
Out[43]: 
        City    Score
0   Istanbul   6.0749
1     Muscat  2.23607
2     Prague  4.38576
3   Shanghai  1.85958
4   Istanbul   6.0749
5  Singapore  5.17054

您可以使用：

In [39]: mask = pd.to_numeric(df.Score, errors='coerce').isna()

In [40]: s = df.Score.copy()

In [41]: df.Score[mask] = df.City

In [42]: df.City[mask] = s

In [43]: df
Out[43]: 
        City    Score
0   Istanbul   6.0749
1     Muscat  2.23607
2     Prague  4.38576
3   Shanghai  1.85958
4   Istanbul   6.0749
5  Singapore  5.17054

用于布尔掩码，然后通过以下方式交换：

用于布尔掩码，然后通过以下方式交换：

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向上游看一看，看看为什么你的数据是这样进来的，这可能会更好。随着数据集变得越来越大，无论是手动执行还是使用函数i agree@aydow执行，更改值都会变得越来越麻烦。也许你只是对一些重复的分隔符或其他东西有问题。但是，最好证明你的数据是正确的，否则在试图修复数据时，你会冒着丢失数据的风险，不知道是什么原因导致了哪些工件。要点指出……最好向上游看一看，看看为什么你的数据会出现这种情况。随着数据集变得越来越大，无论是手动执行还是使用函数i agree@aydow执行，更改值都会变得越来越麻烦。也许你只是对一些重复的分隔符或其他东西有问题。但是，最好证明你的数据是正确的，否则在试图修复数据时，你会冒着丢失数据的风险，而不知道是什么原因导致了哪些工件。要点指出。。。。。