Python np.where（）相当于df.loc（）

我正在练习\学习熊猫，我正在使用口袋妖怪数据集 来自卡格尔

以下两行代码工作正常，并产生完全相同的结果：

df.loc[df['Type 1'] == 'Fire', 'Type 1'] = 'Flamer'

df['Type 1'] = np.where(df['Type 1'] == 'Fire', 'Flamer', df['Type 1'])

两者都将“类型1”列中的值“Fire”替换为“Flamer”

然而，我试图在多个列上复制相同的行为。 在以下两行代码中，第一行有效，第二行失败。 还提供了准确的错误：

df.loc[df['Total'] > 500, ['Generation', 'Legendary']] = 'TEST VALUE'

df[['Generation', 'Legendary']] = np.where(df['Total'] > 500, 'TEST VALUE', df[['Generation', 'Legendary']])

回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“C:/Users/Mark/PycharmProjects/main/main.py”，第152行，在
df[['Generation'，'general']]=np.其中（df['Total']>500，'TEST VALUE'，df[['Generation'，'general']]
ValueError:操作数无法与形状（800，（）（800,2）一起广播

我不明白那个错误想告诉我什么

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我不能用np.where（）复制：df.loc[df['Total']>500，['Generation'，'Legendary']]='testvalue'？

正如@Divakar所指出的，我的语法是错误的。df['Total']>500需要是：在我的np.where（）代码行中的df['Total']>500

df.loc[df['Total'] > 500, ['Generation', 'Legendary']] = 'TEST VALUE'

已通过以下方式成功复制：

df[['Generation', 'Legendary']] = np.where(df[['Total']] > 500, 'TEST VALUE', df[['Generation', 'Legendary']])

然后我更进一步，给“世代”和“传奇”专栏赋予了它们自己独特的价值

以下两行代码也会生成相同的正确结果：

df.loc[df['Total'] > 500, ['Generation', 'Legendary']] = ['Test 1', 'Test 2']

df[['Generation', 'Legendary']] = np.where(df[['Total']] > 500, [['TEST 1', 'TEST 2']], df[['Generation', 'Legendary']])

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正如@Divakar所指出的，我的语法是错误的。df['Total']>500需要是：在我的np.where（）代码行中的df['Total']>500

df.loc[df['Total'] > 500, ['Generation', 'Legendary']] = 'TEST VALUE'

已通过以下方式成功复制：

df[['Generation', 'Legendary']] = np.where(df[['Total']] > 500, 'TEST VALUE', df[['Generation', 'Legendary']])

然后我更进一步，给“世代”和“传奇”专栏赋予了它们自己独特的价值

以下两行代码也会生成相同的正确结果：

df.loc[df['Total'] > 500, ['Generation', 'Legendary']] = ['Test 1', 'Test 2']

df[['Generation', 'Legendary']] = np.where(df[['Total']] > 500, [['TEST 1', 'TEST 2']], df[['Generation', 'Legendary']])

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尝试：

np.where（df['Total'].values[：，None]>500，…

。或者甚至-

np.where（df['Total']>500.

。或者尝试使用.where frompandas@Divakar，就是这样。请重新发布，以便我可以接受作为答案。@MarkS会鼓励您将自己的发现作为自我答案发布。请随意使用代码从发布的评论中。尝试：

np.where（df['Total'].values[：，None]>500，…

。或者甚至-

np.where（df['Total']]>500..

。或者尝试使用.where frompandas@Divakar，就是这样。请重新发布，以便我可以接受作为答案。@MarkS会鼓励您将自己的发现作为自我答案发布。请随意使用代码（s） 从张贴的评论。