Pandas：无法根据其他列上的条件设置单元格值

Question

我有一个 dataframe 如下：

ID   Score   Bid_Doc_ID
1      67       3
2      -1       2
3      -1       7

我想将Bid_Doc_ID字段设置为 -1 其中Score == -1

为此，我使用以下代码：

df = df.loc[df['Score']==-1,'Bid_Doc_ID']=-1

我收到以下错误：

AttributeError: 'int' object has no attribute 'loc'

即使我尝试过：

df = df.loc[df['Score'].astype(str)==-1,'Bid_Doc_ID']=-1

仍然得到同样的错误。

我的预期结果：

ID   Score   Bid_Doc_ID
1      67        3
2      -1       -1
3      -1       -1

这个问题似乎很微不足道，但有些我错过了一些东西！

Answer 1

尝试删除分配新df的代码部分：

df = df.loc[df['Score']==-1,'Bid_Doc_ID']=-1 # change
df.loc[df['Score']==-1,'Bid_Doc_ID']=-1 # to be this

或者，另一种选择是，您可以使用np.where获得所需的东西？

import numpy as np
df['Bid_Doc_ID'] = np.where(df['Score'] == -1, -1, df['Bid_Doc_ID'])

Answer 2

当您运行df = df.loc[df['Score'].astype(str)==-1,'Bid_Doc_ID']=-1时，看起来您用 integer 或 boolean 覆盖了您的 df （这就是为什么'int' object has no attribute 'loc'错误）。 尝试检查 df 的值来验证这一点。

如果您在适当的位置修改 DF 会发生很多事情，这绝不是一个好主意，最好将修改后的 dataframe 分配给一个新变量，例如df_fixed ，它会为您节省大量调试时间，甚至更糟，发布生产中的错误。

试试下面的，不是太简洁，但是它使用纯pandas方法和方法链接，这是这几天推荐的方式。

bid_doc_id_fixed = df.apply(lambda x: -1 if x['Score'] == -1 else x['Bid_Doc_ID'], axis=1)

df_fixed = df.assign(Bid_Doc_ID=bid_doc_id_fixed)