如何在满足特定 if 条件的行的数据框中执行多项操作（例如，更改多列中的值）？

Question

我是一名 SAS 程序员，正在尝试将我的代码翻译成 python。下面显示的 SAS 代码检查多个 if 条件，如果为真，则 do 语句允许我更改多列中的值：

if state_text eq 'ALASKA' and country_code ne 'US' then do;
    flag=1;
    country_code='US';
    state_code='AK';
end;

pandas 数据框的等价物是什么？我无法让重新编码仅应用于满足 if 条件的行。下面的代码完成了这项工作，但看起来非常重复，如果我先列出 country_code 重新编码，那么 if 语句对于其他两个重新编码不再成立。

df.loc[((df['state_text'] == 'ALASKA') & (df['country_code'] != 'US')), 'flag'] = '1'
df.loc[((df['state_text'] == 'ALASKA') & (df['country_code'] != 'US')), 'state_code'] = 'AK'
df.loc[((df['state_text'] == 'ALASKA') & (df['country_code'] != 'US')), 'country_code'] = 'US

Answer 1

您可以将列名传递到 loc:

df.loc[((df['state_text'] == 'ALASKA') & (df['country_code'] != 'US')), 
       ['flag', 'state_text', 'country_code']
      ] = ['1', 'AK', 'US']

示例数据：

  state_text country_code  flag
0     ALASKA           CA     0
1         OH           US     0

代码后输出：

  state_text country_code flag
0         AK           US    1
1         OH           US    0

如何在满足特定 if 条件的行的数据框中执行多项操作（例如，更改多列中的值）？

How do I do multiple things (e.g., change values in multiple columns) in a dataframe for rows that meet specific if conditions?

python

apply

dataframe

pandas