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社区首页 >问答首页 >是否有pandas/python方法可以基于3列标准更改行的值？

问是否有pandas/python方法可以基于3列标准更改行的值？
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Stack Overflow用户

提问于 2020-08-13 06:12:07

回答 2查看 41关注 0票数 0

我正在使用一个类似于下表的表：

   ID    NAME    DIRECTION    FOUND    LOST
    A     Rock      up           7        12
    A     Sap      down         15        17  
    A     Leaf      up          18        19
    B     Sap       up           5         9  
    B     Leaf      up          11        20
    B     Rock     down         22        23  
    C     Rock      up          12        14
    C     Sap      down         17        21

对于每个ID，我需要检查名称是Sap的位置，然后需要检查方向。如果Sap Direction = down，那么我需要反转该ID的方向值。理想的输出如下：

   ID    NAME    DIRECTION    FOUND    LOST
    A     Rock    down           7        12
    A     Sap      up           15        17  
    A     Leaf    down          18        19
    B     Sap      up            5         9  
    B     Leaf     up           11        20
    B     Rock    down          22        23  
    C     Rock    down          12        14
    C     Sap      up           17        21

我从group_by()方法开始，然后我想遍历这些组。我只能打印键和值对，但不能遍历它们。

for name,group in groups:
     print(name, group)

('A',   ID  NAME DIRECTION  FOUND  LOST
0  A  Rock         +      7    12
1  A   Sap         -     15    17
2  A  Leaf         +     18    19)
('B',   ID  NAME DIRECTION  FOUND  LOST
3  B   Sap         +      5     9
4  B  Leaf         +     11    20
5  B  Rock         -     22    23)
('C',   ID  NAME DIRECTION  FOUND  LOST
6  C  Rock         +     12    14
7  C   Sap         -     17    21)

python

pandas

dataframe

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2020-08-13 07:22:05

这是我做这项工作的方式：

s=set()
for i in range(len(df)):
    if df.NAME[i]=='Sap' and df.DIRECTION[i]=='down':
        s.add(df.ID[i])
for k in range(len(df)):
    if df.ID[k] in s:
        if df.DIRECTION[k]=='down':
            df.DIRECTION[k]='up'
        else:
            df.DIRECTION[k]='down'

票数 0

Stack Overflow用户

发布于 2020-08-13 06:19:39

您可以在不分组的情况下实现这一点：

arr = df.loc[df['NAME'].str.contains('Sap') & df['DIRECTION'].eq('down'),'ID'].unique()
mask = df['ID'].isin(arr)
df.loc[mask, 'DIRECTION'] = df.loc[mask, 'DIRECTION'].replace(['up','down'],['down','up'])

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/63385380

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