python-3.x - 如何使用具有相同列名的向量设置一些行值？

Question

我想要一种快速有效的方法来根据另一个数据帧中的值设置每一行中的“col_1”和“col_2”列中的值，并在 ['b','c'] 中设置一个“id”。下面是我如何尝试使用 df.update 执行此操作的一个简单示例。

data = {'id': ['a', 'b', 'b', 'c'],
        'col_0': ['e','f','g','h'],
        'col_1': ['m','n','o','p'],
        'col_2': ['q','r','s','t']}
df=pd.DataFrame.from_dict(data)
df

#the data frame dictating the changes to be made
cols=['col_1','col_2']
chg_dict={'b': ['b_0','b_1'],'c': ['c_0','c_1']}
chg_df=pd.DataFrame.from_dict(chg_dict,orient='index',columns=cols)
chg_df

#make the change
for chg in chg_df.index:
    #mask to get index where id is in chg_dict
    mask=[r for r in df.index if df.loc[r,'id']==chg]
    #this is apparently where I go wrong, nothing changes
    df.loc[mask,cols].update(chg_df)
df

我尝试过使用和不使用 cols 索引器。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.update.html

标签： python-3.xpandas

Answer 1

据我了解，您可以尝试这样做：

m=df.set_index('id')
m.update(chg_df)
df=m.reset_index()
print(df)

  id col_0 col_1 col_2
0  a     e     m     q
1  b     f   b_0   b_1
2  b     g   b_0   b_1
3  c     h   c_0   c_1