pandas中的就地更新：根據條件更新單元格的值

Question

      DOB        Name      
0   1956-10-30   Anna
1   1993-03-21   Jerry        
2   2001-09-09   Peter     
3   1993-01-15   Anna   
4   1999-05-02   James 
5   1962-12-17   Jerry
6   1972-05-04   Kate

在類似於上面我有重復名稱的數據框中。 因此，如果 DOB 早於 1990 年且名稱重復，我想在名稱中添加后綴“_0”。

我期待這樣的結果

      DOB        Name      
0   1956-10-30   Anna_0
1   1993-03-21   Jerry        
2   2001-09-09   Peter     
3   1993-01-15   Anna   
4   1999-05-02   James
5   1962-12-17   Jerry_0
6   1972-05-04   Kate

我正在使用以下

df['Name'] = df[(df['DOB'] < '01-01-1990') & (df['Name'].isin(['Anna','Jerry']))].Name.apply(lambda x: x+'_0')

但我得到了這個結果

      DOB        Name      
0   1956-10-30   Anna_0
1   1993-03-21   NaN
2   2001-09-09   NaN     
3   1993-01-15   NaN   
4   1999-05-02   NaN
5   1962-12-17   Jerry_0
6   1972-05-04   NaN

如何為重復的姓名添加后綴，並且必須在 1990 年之前出生。

Answer 1

你的問題df['Name'] = df[(df['DOB'] < '01-01-1990') & (df['Name'].isin(['Anna','Jerry']))].Name.apply(lambda x: x+'_0')是df[(df['DOB'] < '01-01-1990') & (df['Name'].isin(['Anna','Jerry']))]是一個過濾的數據幀，其行數少於原始數據幀。 當您將其分配回來時，未過濾的行在過濾的數據框中沒有相應的值，因此它變為NaN 。

你可以試試mask

m = (df['DOB'] < '1990-01-01') & df['Name'].duplicated(keep=False)

df['Name'] = df['Name'].mask(m, df['Name']+'_0')

Answer 2

您可以使用掩碼和布爾索引：

# is the year before 1990?
m1 = pd.to_datetime(df['DOB']).dt.year.lt(1990)
# is the name duplicated?
m2 = df['Name'].duplicated(keep=False)

# if both conditions are True, add '_0' to the name
df.loc[m1&m2, 'Name'] += '_0'

輸出：

          DOB     Name
0  1956-10-30   Anna_0
1  1993-03-21    Jerry
2  2001-09-09    Peter
3  1993-01-15     Anna
4  1999-05-02    James
5  1962-12-17  Jerry_0
6  1972-05-04     Kate