Python 更换一个单元格'；s值（以熊猫为单位）转换为元组

这可能是一个简单的问题，但我试图寻找答案，但似乎找不到。 我有一个数据帧，我想把一些单元格的值改成元组

如果我有这个：

 Col0    Col1     Col2
   3      a        6
   7      b        8

我想将所有“a”值更改为元组：

Col0      Col1     Col2
3         (4,5)      6
7          b         8

我试着这样做：

df.loc[df["Col1"] == "a"] = (4,5,)

但它显然不起作用。我不知道该怎么做

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我该怎么做呢？

也许是这样的

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data = {'Col0': [3,7], 'Col1': ['a', 'b'], 'Col2': [6, 8]})
df.set_value(0, 'Col1', (4, 5))

或者，如果您不知道“a”在哪里（如果我们每列有一个以上的“a0”，您可以使用循环：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(data = {'Col0': [3,7], 'Col1': ['a', 'b'], 'Col2': [6, 8]})
# find the position of a in 'Col1'
where_a = np.where(df['Col1'] == 'a')[0]

# replace a with tuple (4, 5)
for x in where_a:
    df.set_value(x, 'Col1', (4, 5))

   Col0    Col1  Col2
0     3  (4, 5)     6
1     7       b     8

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让我们尝试使用

loc

进行布尔索引，以更新

Col1

中包含

a

的单元格中的值：

m = df['Col1'].eq('a')
df.loc[m, 'Col1'] = pd.Series([(4, 5)]*m.sum(), index=m[m].index)

或者，您可以尝试将

填充值
参数设置为tuple
（4,5）
：


成功了！非常感谢！：）
m = df['Col1'].eq('a')
df['Col1'] = df.loc[~m, 'Col1'].reindex(m.index, fill_value=(4, 5))

   Col0    Col1  Col2
0     3  (4, 5)     6
1     7       b     8