Python 熊猫，蟒蛇。替换列中值的随机子集

我有一个数据框，其中一个特定列（y1）有3个可能的值：-9、1和2

我想改变1000个随机样本的值，原来是2到-9

我试过这个：

df.loc[df.y1 == "2", 'y1'].sample(1000) =="-9"

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但是它不起作用。

因为当你使用“==”作为索引的正确方法时，你只需要在第二个索引中使用“=”来分配-9值，我认为你需要先对值进行更改，然后分配：

如果过滤的

a

的行数小于

1000

，则会出现问题，因此添加了

min

，因此如果

长度<1000

，则返回

a

的长度：

a = df.loc[df.y1 == 2, 'y1']
df.loc[a.sample(min(len(a.index), 1000)).index, 'y1'] = -9

感谢您提供更好的解决方案，如果可能，

y1列中没有
2
：

df.loc[(a if len(a.index) < 1000 else a.sample(1000)).index, 'y1'] = -9

df.loc[（如果len（a.index）<1000，否则a.sample（1000））.index'y1']=-9
如果我理解正确，我会尝试：df.loc[df.y1==“2”，“y1'].sample（1000）=“-9”。但不起作用实际上有两个错误，而且我回答得太快了，我应该先阅读示例函数。如果
a
是一个空数据帧，会出现问题，您是否更喜欢
（a if len（a.index）<1000，否则a.sample（1000））.index
？