如何更新另一列值与特定值匹配的一列行的值？

Question

我有一个包含四列的数据框 id1、id2、config_type、call_frequency，但是 id1 和 id2没关系。

我需要用条件与另一列匹配的特定字符串替换 call_frequency 列的值。

输入：

输出：

基本上我需要在 config_types 匹配时替换相应 call_frequency 列中的值。

{'type2':'string2', 'type3':'string3', 'type4':'string4'}

并且不匹配的值应该保持不变。

我试过了：

df[df.config_type == 'dict_key', 'column'] = 'dict_value'

但它给我错误。

TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

知道如何解决这个问题吗？

Answer 1

使用loc.

d = {'type2':'string2', 'type3':'string3', 'type4':'string4'}
for k,v in d.items():
    df.loc[df.config_type==k, 'call_frequency'] = v

Answer 2

使用 numpy.where 的替代方法：

import numpy as np

d = {'type2':'string2', 'type3':'string3', 'type4':'string4'}
df["call_frequency"]=np.where(df['config_type'].isin(d), df['config_type'].replace(d), df['call_frequency'])

如何更新另一列值与特定值匹配的一列行的值？

How to update the values of one column's row where another column value matches specific value?

python

series

dataframe

pandas