如何根据另一列的值更改 Pandas DataFrame 中的值

Question

我有以下 DataFrame，其中包含一些数字，其中 Col1、Col2 和 Col3 中的值之和等于 Main 列中的值。

如果Cat列中的值等于Main列中的相应值，我该如何替换它们？

例如，以下 DataFrame：

      Main        Col1        Col2        Col3
0     100         50          50          0
1     200         0           200         0
2     30          20          5           5
3     500         0           0           500

将更改为：

      Main        Col1        Col2        Col3
0     100         50          50          0
1     200         0           EQUAL       0
2     30          20          5           5
3     500         0           0           EQUAL

Answer 1

您可以使用filter仅在“Col”列上应用（您也可以将切片与列表一起使用，请参阅替代方法），然后使用mask更改匹配值，最后update以更新 DataFrame：

df.update(df.filter(like='Col').mask(df.eq(df['Main'], axis=0), 'EQUAL'))

选择：

cols = ['Col1', 'Col2', 'Col3']
df.update(df[cols].mask(df.eq(df['Main'], axis=0), 'EQUAL'))

输出：

   Main  Col1   Col2   Col3
0   100    50     50      0
1   200     0  EQUAL      0
2    30    20      5      5
3   500     0      0  EQUAL

Answer 2

有几种不同的方法可以做到这一点，我建议使用np.where()函数。

import numpy as np

df['Col1'] = np.where(df['Col1'] == df['Main'], 'EQUAL', df['Col1']
df['Col2'] = np.where(df['Col2'] == df['Main'], 'EQUAL', df['Col2']
df['Col3'] = np.where(df['Col3'] == df['Main'], 'EQUAL', df['Col3']

在此处阅读有关np.where()的更多信息。