Python 如果列表中有其他列数据，则更改一列数据

我在这样的数据框中有一些数据：

COLUMNS Point,x,y,z,Description,Layer,Date
1,224939.203,1243008.651,1326.774,F,C-GRAD-FILL,09/22/18 07:24:34,
1,225994.242,1243021.426,1301.772,BS,C-GRAD-FILL,09/24/18 08:24:18,
451,225530.332,1243016.186,1316.173,GRD,C-TOE,10/02/18 11:49:13,
452,225522.429,1242996.017,1319.168,GRD,C-TOE KEY,10/02/18 11:49:46,

我想尝试对照字符串列表检查它是否匹配，然后更改另一个columns值

myList = ["BS", "C"]
if df['Description'].isin(myList)) == True:
     df['Layer']="INLIST"
     df['Date']="1/1/2018'

使用具有以下功能的遮罩：

或者，使用：

---

注意：您可能应该将日期存储为

datetime

对象，例如

pd.Timestamp（'2018-01-01'）

，或者通过转换序列。通常不需要Python级别的循环。

从jpp借用

掩码

，并使用列表来分配值

df.loc[mask,['Layer','Date']]=['INLIST','1/1/2018']

---

可以请你把DataFrm放在帖子里，为了得到答案，这个看起来像逗号分隔的数据看起来像CSV数据集，但是也有条件，如<代码> [BS'，'C'] /<代码> <代码>描述< /C> >，所以你也需要考虑。@ JPG-面具从JPP：-）

mask = df['Description'].isin(['BS', 'C'])
df['Layer'].mask(mask, 'INLIST', inplace=True)
df['Date'].mask(mask, '1/1/2018', inplace=True)

df.loc[mask,['Layer','Date']]=['INLIST','1/1/2018']