Pandas dataframe，如何在單行中設置多個列值？

Question

例如：

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame({"A":[1, 5, 3, 4, 2], 
                   "B":[3, 2, 4, 3, 4],  
                   "C":[2, 2, 7, 3, 4],  
                   "D":[4, 3, 6, 12, 7]})
df_2 = pd.DataFrame(index = list(range(5)),columns = ['a','c'])
df_2.loc[2,['a','c']] = df_1.loc[2,['A','C']]
print(df_1.loc[2,['A','C']])
print(df_2)

我有：

A    3 
C    7 
Name: 2, dtype: int64

     a    c 

0  NaN  NaN 
1  NaN  NaN 
2  NaN  NaN 
3  NaN  NaN 
4  NaN  NaN

顯然我未能在一行中同時設置多個單元格。 有什么辦法可以做到這一點？ （使用循環除外）

Answer 1

Here working index alignment, so because different a , c with A , C columns it set missing values (here not change), solution is set by numpy array for avoid it:

df_2.loc[2,['a','c']] = df_1.loc[2,['A','C']].values
print (df_2)
     a    c
0  NaN  NaN
1  NaN  NaN
2    3    7
3  NaN  NaN
4  NaN  NaN

如果替換匹配的列名，它工作得很好：

df_2.loc[2,['a','c']] = df_1.loc[2,['A','C']].rename({'A':'a','C':'c'})
#alternative
#df_2.loc[2,['a','c']] = df_1.rename(columns={'A':'a','C':'c'}).loc[2,['a','c']]

print (df_2)
     a    c
0  NaN  NaN
1  NaN  NaN
2    3    7
3  NaN  NaN
4  NaN  NaN