Python 使用numpy根据多个where条件更新数据帧值

我想根据多个where条件更改

DateWork['Variable']

值，并在

DateWork['Date']

如果

Frequency=3

和

len（变量）=6

则将M替换为“-0”，并在

DateWork['Date']中更新

如果
Frequency=3
和
len（变量）=7
则将M替换为“-”，并在
DateWork['Date']中更新

数据帧：日期工作

Frequency Variable      Date
3         1950M2        1950-02-01
3         1950M3        1950-03-01
2         1950-07-01    1950-07-01
3         1950M9        1950-09-01
2         1950-10-01    1950-10-01
3         1950M10       1950-10-01

我的代码：

DateWork.loc[DateWork['Date']] = np.where(((DateWork['Frequency'] == 3) & (DateWork['variable'].str.len() == 6)), 'M', '-0',  DateWork['Date'])
DateWork.loc[DateWork['Date']] = np.where(((DateWork['Frequency'] == 3) & (DateWork['variable'].str.len() == 7)), 'M', '-',  DateWork['Date'])
DateWork.loc[DateWork['Frequency'] == 3, 'Date'] = DateWork.loc[DateWork['Frequency'] == 3, 'variable'] + '-01'

这会产生以下错误：

TypeError:where（）最多接受3个参数（给定4个）

出现错误是因为您向
np传递了一个额外的参数。在
中，您可以查看有关此方法的文档，链接如下。同样，一旦这个问题得到解决，您编写代码的方式会使最后一个
np.where
调用更新并替换之前的所有，因此它们需要“嵌套”才能正常工作

我还提供了一个没有
np的解决方案。如果您需要它，应该在哪里

解决方案包括：

解决方案包括：

如果嵌套
np.
很难读取

DateWork
Out[32]: 
   Frequency    Variable        Date
0          3      1950M2  1950-02-01
1          3      1950M3  1950-03-01
2          2  1950-07-01  1950-07-01
3          3      1950M9  1950-09-01
4          2  1950-10-01  1950-10-01
5          3     1950M10  1950-10-01

首先，如果：

else条件是原始的
Date
列本身

DateWork['Date'] = np.where((DateWork['Frequency'] == 3) & (DateWork['Variable'].str.len() == 6), DateWork['Variable'].str.replace('M','-0'), DateWork['Date'])

DateWork
Out[34]: 
   Frequency    Variable        Date
0          3      1950M2     1950-02
1          3      1950M3     1950-03
2          2  1950-07-01  1950-07-01
3          3      1950M9     1950-09
4          2  1950-10-01  1950-10-01
5          3     1950M10  1950-10-01

第二，如果：

这里，else条件是上述步骤的输出
date
列

DateWork['Date'] = np.where((DateWork['Frequency'] == 3) & (DateWork['Variable'].str.len() == 7), DateWork['Variable'].str.replace('M','-'), DateWork['Date'])

DateWork
Out[36]: 
   Frequency    Variable        Date
0          3      1950M2     1950-02
1          3      1950M3     1950-03
2          2  1950-07-01  1950-07-01
3          3      1950M9     1950-09
4          2  1950-10-01  1950-10-01
5          3     1950M10     1950-10

DateWork['Date'] = np.where((DateWork['Frequency'] == 3) & (DateWork['Variable'].str.len() == 6), DateWork['Variable'].str.replace('M','-0'), DateWork['Date'])

DateWork
Out[34]: 
   Frequency    Variable        Date
0          3      1950M2     1950-02
1          3      1950M3     1950-03
2          2  1950-07-01  1950-07-01
3          3      1950M9     1950-09
4          2  1950-10-01  1950-10-01
5          3     1950M10  1950-10-01

DateWork['Date'] = np.where((DateWork['Frequency'] == 3) & (DateWork['Variable'].str.len() == 7), DateWork['Variable'].str.replace('M','-'), DateWork['Date'])

DateWork
Out[36]: 
   Frequency    Variable        Date
0          3      1950M2     1950-02
1          3      1950M3     1950-03
2          2  1950-07-01  1950-07-01
3          3      1950M9     1950-09
4          2  1950-10-01  1950-10-01
5          3     1950M10     1950-10