Python 基于其他列值重命名列

我有一个包含以下列的数据框：

Region | LA code | LA Name
-----------------------------------------
London |    201  | City of London
London |    202  | Camden
London |    203  | Greenwich
London |    204  | Hackney
London |    205  | Hammersmith and Fulham
London |    206  | Islington
London |    207  | Kensington and Chelsea
London |    208  | Lambeth
London |    209  | Lewisham
London |    210  | Southwark
London |    211  | Tower Hamlets
London |    212  | Wandsworth
London |    213  | Westminster
London |    301  | Barking and Dagenham
London |    302  | Barnet
London |    303  | Bexley
London |    304  | Brent
London |    305  | Bromley
London |    306  | Croydon
London |    307  | Ealing
London |    308  | Enfield
London |    309  | Haringey
London |    310  | Harrow
London |    311  | Havering
London |    312  | Hillingdon
London |    313  | Hounslow
London |    314  | Kingston upon Thames
London |    315  | Merton
London |    316  | Newham
London |    317  | Redbridge
London |    318  | Richmond upon Thames
London |    319  | Sutton
London |    320  | Waltham Forest

我的问题是，如果洛杉矶代码在201-213范围内，那么将伦敦重新命名为伦敦市中心，如果洛杉矶代码在301-320范围内，那么将伦敦重新命名为外伦敦，有什么简单快捷的方法

---

谢谢。

这两个问题都由

pd.Series.between

回答

m = df['LA Code'].between(201, 213)
df.loc[m, 'Region'] = 'Inner ' + df.loc[m, 'Region']
# df.loc[m, 'Region'] = df.loc[m, 'Region'].radd('Inner ')

以及

---

使用

np.选择
，可以指定条件和值的列表：

df = pd.DataFrame([['London', 201, 'City of London'],
                   ['London', 302, 'Barnet']],
                  columns=['Region', 'LA Code', 'LA Name'])

conditions = [df['LA Code'].between(201, 213), df['LA Code'].between(301, 320)]

values = ['Inner ' + df['Region'], 'Outer ' + df['Region']]

df['Region'] = np.select(conditions, values, df['Region'])

print(df)

         Region  LA Code         LA Name
0  Inner London      201  City of London
1  Outer London      302          Barnet

请注意，
np.select的最后一个参数是默认参数，当提供的任何条件都不适用时使用。
谢谢！如果您觉得答案有帮助，也可以对其进行投票；-）
df = pd.DataFrame([['London', 201, 'City of London'],
                   ['London', 302, 'Barnet']],
                  columns=['Region', 'LA Code', 'LA Name'])

conditions = [df['LA Code'].between(201, 213), df['LA Code'].between(301, 320)]

values = ['Inner ' + df['Region'], 'Outer ' + df['Region']]

df['Region'] = np.select(conditions, values, df['Region'])

print(df)

         Region  LA Code         LA Name
0  Inner London      201  City of London
1  Outer London      302          Barnet