Python 如何分配dataframe[boolean Mask]=系列-按行分配？也就是说，其中Mask=true从序列的同一行获取值

我有一个数据帧、布尔掩码（例如boolMask=df我认为您需要：

df=pd.DataFrame（[[1,2]，[3,4]，[5,0]]
打印（df）
0  1
0  1  2
1  3  4
2  5  0
ser=pd.系列（[10,20,30]）
boolMask=df再次非常感谢您！它真的很有效！（在我的情况下，我需要axis=0）。我会在允许的时间内接受答案-5分钟…您能看一下吗：
df[ boolMask ] = ser

df = pd.DataFrame([[1, 2 ], [3, 4], [5 , 6]] ) 
ser = pd.Series([1, 2, 3 ])
boolMask = df <= 1

 df[boolMask]= ser

df = pd.DataFrame([[1, 2 ], [3, 4], [5 , 0]] ) 
print (df)
   0  1
0  1  2
1  3  4
2  5  0

ser = pd.Series([10, 20, 30 ])
boolMask = df <= 1

print (boolMask)
       0      1
0   True  False
1  False  False
2  False   True

#replace first and second value of ser - row processing
df1 = df.mask(boolMask, ser, axis=1)
print (df1)
    0   1
0  10   2
1   3   4
2   5  20

#replace first and third value of ser - column processing
df2 = df.mask(boolMask, ser, axis=0)
print (df2)
    0   1
0  10   2
1   3   4
2   5  30