pandas 熊猫根据另一列替换值条件
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原文地址: http://stackoverflow.com/questions/53598233/
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StackOverFlow
pandas replace values condition based on another column
提问by thor
I have a dataframe that looks like this:
我有一个看起来像这样的数据框：
col1 col2
Yes 23123
No 23423423
Yes 34234
No 13213
I want to replace values in col2 so that if 'Yes' in col1 then return blank and if 'No' return the initial value
我想替换 col2 中的值，以便如果 col1 中的“是”则返回空白，如果“否”返回初始值
I want to see this:
我想看这个：
col1 col2
Yes
No 23423423
Yes
No 13213
I have tried this but 'No' is returning None:
我试过这个，但“否”返回无：
def map_value(x):
if x in ['Yes']:
return ''
else:
return None
df['col2'] = df['col1'].apply(map_value)
回答by Yuca
there are many ways to go about this, one of them is
有很多方法可以解决这个问题，其中之一是
df.loc[df.col1 == 'Yes', 'col2'] = ''
Output:
输出：
col1 col2
Yes
No 23423423
Yes
No 13213
回答by RavinderSingh13
Created dfby copying sample data from OP's post and using following command:
创建df由OP的帖子复制样本数据，并使用下面的命令：
df=pd.read_clipboard();
df
col1 col2
0 Yes 23123
1 No 23423423
2 Yes 34234
3 No 13213
Could you please try following.
你可以试试下面的。
m=df['col1']=='No'
df['col2']=df['col2'].where(m,'')
df
After running code output will be as follows:
运行后代码输出如下：
col1 col2
0 Yes
1 No 23423423
2 Yes
3 No 13213
回答by damiaaaan
You can use numpy for this
您可以为此使用 numpy
import pandas as pd
import numpy as np
d = {'col1': ['yes', 'no', 'yes', 'no'], 'col2': [23123,23423423,34234,13213]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df['col2'] = np.where(df.col1 == 'yes', '', df.col2)
df
