根据其他列修改数据框列中的值

Question

我有一个包含 A 列和 B 列的数据框（df）：

   A   B
0  'a' 50
1  'b' 25
2  'a' 30
3  'c' 200

如果 A 列的值为“a”，我想将 B 列的值乘以 100，因此我的输出应该是：

   A   B
0  'a' 5000
1  'b' 25
2  'a' 3000
3  'c' 200

任何人都可以建议一种更清洁的方法来做到这一点。 谢谢。

Answer 1

我认为测试子串不是必需的，只使用DataFrame.loc和比较值a ：

df.loc[df['A'] == "'a'", 'B'] *= 100
#same like
#df.loc[df['A'] == "'a'", 'B'] = df.loc[df['A'] == "'a'", 'B'] * 100
print (df)
   A     B
0  a  5000
1  b    25
2  a  3000
3  c   200

Answer 2

你能不能试试以下。

df['B']=np.where(df['A']=="'a'",df['B']*100,df['B'])

运行上述代码后，数据帧的值将如下所示。

     A  B
0   'a' 5000
1   'b' 25
2   'a' 3000
3   'c' 200

np.where可以阅读寂寂np.where

Answer 3

df.loc[df["A"] == "a", "B"] *= 100

或者如果您需要其他东西，您可以使用where函数。 但是对于这种情况，这就足够了。