如何根据 Python 中的条件更改 pandas DataFrame 列中的值

Question

我想更改我的行的值，如果列“state”的值为“CANCELLED”，那么它会将行值从“Activity”列更改为“Cancelled”

它应该是这样的：

ID	活动	state
1个	创建	取消
1个	完全的	取消
2个	创建	已完成
2个	完全的	完成的
3个	创建	拒绝
3个	拒绝	拒绝

我厌倦了使用df.loc[df.state == "CANCELLED", "Activity"] = "cancelled"

它确实改变了活动，但我仍然希望创建的活动是相同的。

还有一个错误

C:\Users\aldev\miniconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:1720: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  self._setitem_single_column(loc, value, pi)

如果有人有答案提前谢谢

Answer 1

df.loc[(df.state == "CANCELLED") & (df.Activity != "created"), "Activity"] = "cancelled"

代码被遗漏() ，在(df.state == "CANCELLED")

Answer 2

我们需要找到 state = 'cancelled' 所在的行。 我们可以使用.loc(row, column)运算符来 select state = 'cancelled' 的条目并返回 'Activity' 列，然后我们只需将这些值替换为 'cancelled'

import pandas as pd

data = {"ID": [1, 1, 2, 2, 3, 3], "Activity": ['created', 'completed', 'created', 'completed', 'created',
                                               'rejected'], "state": ['cancelled', 'cancelled', 'finished', 'finished', 'rejected', 'rejected']}
df = pd.DataFrame(data)
df.loc[df['state'] == 'cancelled', 'Activity'] = 'cancelled'


print(df)

ID	活动	State
1个	取消	取消
1个	取消	取消
2个	创建	完成的
2个	完全的	完成的
3个	创建	拒绝
3个	拒绝	拒绝