Python 替换数据帧中的特定值

我在熊猫中有下一个数据帧：

data1 = pd.DataFrame(data=[[1, 10, 100], [2,2,200],[3,3,300], [4,40,400]],
                     columns=['A', 'B', 'C'])

这是：

    A   B   C
0   1   10  100
1   2   2   200
2   3   3   300
3   4   40  400

我想做什么：查找行，其中

'A'='B'

并替换此行列

'C'

值

所以我想得到的是：

    A   B   C
0   1   10  100
1   2   2   -1
2   3   3   -1
3   4   40  400

---

我已经尝试过的：

data1[data1['A']==data1['B']]

所以我找到了必要的行。现在，我尝试替换此行中的值：

data1[data1['A']==data1['B']]['C'] = -1

但是数据1是一样的！看起来这个困难的链索引出错了，或者所有这些操作都返回了dataframe的副本。但我无法将其保存到新的数据帧，因为我在上一个命令中使用了

=

，我无法写入

newdf=data1[…]=-1

。 我还发现了

replace

功能：

data1.replace(data1[data1['A']==data1['B']], "-1")

但当我只需要最后一列时，它会替换行中的所有值：

    A   B   C
0   1   10  100
1   -1  -1  -1
2   -1  -1  -1
3   4   40  400

---

另外，我知道我可以用for循环来完成。但是我试图找到更好的（更优雅的）解决方案。

df['C']=np.where（df.A==df.B，-1，df.C）

df['C']=np.where（df.A==df.B，-1，df.C）

使用DataFrame.loc

mask = data1['A'] == data1['B']
data1.loc[mask, 'C'] = -1

使用DataFrame.loc

mask = data1['A'] == data1['B']
data1.loc[mask, 'C'] = -1

---

您可以使用pandas

mask

data1.C=data1.C.mask(data1.A==data1.B,-1)
data1
Out[371]: 
   A   B    C
0  1  10  100
1  2   2   -1
2  3   3   -1
3  4  40  400

---

您可以使用pandas

mask

data1.C=data1.C.mask(data1.A==data1.B,-1)
data1
Out[371]: 
   A   B    C
0  1  10  100
1  2   2   -1
2  3   3   -1
3  4  40  400

---

你确定这是正确答案吗？我试过了，只得到了最后一列（是的，值正确）。您需要重新编制索引，例如

df['C']=

您能添加解释吗？这本身对OP的帮助很大。你确定这是正确的答案吗？我试过了，只得到了最后一列（是的，值正确）。您需要重新编制索引，例如

df['C']=

您能添加解释吗？这本身只对OP有很大帮助，效果非常好！那太好了！它起作用了！同样的解决方案，因为它的工作！与相同的解决方案