pandas 根据一列的值修改所在行的值

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本例将通过某列是否包含指定值，来对有此值整行进行修改，我们将利用 pandas 的多种方法来实现它，让你体验 pandas 的强大与灵活，也从中学习问题的解决思路。

数据

数据如下，我们通过复制读取剪贴板让数据构造为 DataFrame：

# 数据
'''
A	B	C
3	2	1
3	2	1
大	2	1
3	2	1
3	2	1
'''

import pandas as pd
df = pd.read_clipboard()
df
# 略

以上数据列名分别是 A、B、C，每列都有数据，组成一个 DataFrame。需求是当 A 值为 "大" 时，修改对应行的 B、C 列的值，B 列替换成 "中"，C 列替换成 "小"。

代码

定义一个函数，由 apply() 按行调用进行修改替换：

def func(s: pd.Series):
    if s.A == "大":
        s.B = "中"
        s.C = "小"
        return s
    else:
        return s

df.apply(func, axis=1)
'''
   A  B  C
0  3  2  1
1  3  2  1
2  大  中  小
3  3  2  1
4  3  2  1
'''

用 lambda 直接编写方法进行处理（按行处理，将结果设置为广播）：

df.apply(lambda s: list('大中小') if s.A == "大" else s,
         result_type='broadcast',
         axis=1)
# ...

使用赋值的方法修改，先选择符合条件的行，然后对其赋值：

df[df.A == '大'] = list('大中小')
df
# ...

以上方法都可以实现需求。

需求延伸

在上例的基础上，我们对需求进行一下扩展。当A列值为「大」，同一行上一行的B列值为「中」，C 列值仍为「小」。特殊情况是当第 1 行（索引为 0） A的值为「大」时，B 列不变化，C 列仍为「小」。我们重新构造数据，完成一下这个需求：

# 数据
'''
A   B   C
大   2   1
3   2   1
大   2   1
大   2   1
3   2   1
3   2   1
'''

import pandas as pd
df = pd.read_clipboard()
df
# ...

# 定义处理函数
def func(df: pd.DataFrame):

    df = df.copy().astype(str)

    for i, r in df.iterrows():
        if r.A == '大':
            df.loc[i-1, 'B'] = '中'
            df.loc[i, 'C'] = '小'

    return df.query('index >= 0')

# 应用函数
df.pipe(func)
'''
   A  B  C
0  大  2  小
1  3  中  1
2  大  中  小
3  大  2  小
4  3  2  1
5  3  2  1
'''

应对复杂逻辑，可以采用迭代修改的方法完成。

（完）

pandas 根据一列的值修改所在行的值

数据

代码

需求延伸

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