Python 在DataFrame中,将一列的值替换为另一列的值

Python 在DataFrame中,将一列的值替换为另一列的值,python,pandas,dataframe,Python,Pandas,Dataframe,我的数据帧如下所示: sku boost1 boost2 boost3 boost4 0 a ffffdfg a fggg replace 1 b fff fff fff replace 2 c ddf b ddf replace 3 d dfgd dfgd d replace 对于每一行,如果“sku”的值与boost1或boost2或boost3的值相同,则我希望用boo

我的数据帧如下所示:

  sku   boost1 boost2 boost3  boost4
0   a  ffffdfg      a   fggg  replace
1   b      fff    fff    fff  replace
2   c      ddf      b    ddf  replace
3   d     dfgd   dfgd    d    replace
对于每一行,如果“sku”的值与boost1或boost2或boost3的值相同,则我希望用boost4中的值替换匹配值

例如:

  sku   boost1 boost2 boost3
0   a  ffffdfg replace   fggg
1   b      fff    fff    fff
2   c      ddf      b    ddf
3   d     dfgd   dfgd    replace
我试过:

boosting_df.loc[boosting_df['boost1'] == boosting_df['sku'], 'boost1'] = boosting_df['boost4']
boosting_df.loc[boosting_df['boost2'] == boosting_df['sku'], 'boost2'] = boosting_df['boost4']
boosting_df.loc[boosting_df['boost2'] == boosting_df['sku'], 'boost3'] = boosting_df['boost4']
但我得到了以下错误:

ValueError: shape mismatch: value array of shape (4,) could not be broadcast to indexing result of shape (0,)

每个布尔掩码必须应用于赋值的两侧,以便维度和索引匹配:

for i in range(1, 4):
    col = 'boost{}'.format(i)
    mask = (df['sku'] == df[col])
    df.loc[mask, col] = df.loc[mask, 'boost4']
输出:

  sku   boost1   boost2   boost3   boost4
0   a  ffffdfg  replace     fggg  replace
1   b      fff      fff      fff  replace
2   c      ddf        b      ddf  replace
3   d     dfgd     dfgd  replace  replace

.loc
也应该很好,这不是提供了与
ix
相同的输出吗?是的,我的错误--
.loc
很好。谢谢你指出:)