python pandas DataFrame - 将列表分配给多个单元格

Question

我有一个类似

的DataFrame

name col1 col2
 a    aa   123
 a    bb   123
 b    aa   234

和一个列表

[1, 2, 3]

我想将 col1 = 'aa' 的每一行的 col2 替换为

这样的列表

name col1     col2
 a    aa   [1, 2, 3]
 a    bb       123
 b    aa   [1, 2, 3]

我试过

df.loc[df[col1] == 'aa', col2] = [1, 2, 3]

但它给了我错误：

ValueError: could not broadcast input array from shape (xx,) into shape (yy,)

我该如何解决这个问题？

Answer 1

具有 if/else 的列表推导应该有效

df['col2'] = [x['col2'] if x['col1'] != 'aa' else [1,2,3] for ind,x in df.iterrows()]

Answer 2

使用for循环是安全的

df.col2 = df.col2.astype(object)
for x in df.index:
    if df.at[x,'col1'] == 'aa':
       df.at[x,'col2'] = [1,2,3]
       
df
  name col1       col2
0    a   aa  [1, 2, 3]
1    a   bb        123
2    b   aa  [1, 2, 3]

Answer 3

您还可以使用：

data = {'aa':[1,2,3]}
df['col2'] = np.where(df['col1'] == 'aa', df['col1'].map(data), df['col2'])

您应该小心使用它，因为这样做会将列表更改为两个位置：

df['col2'].loc[0].append(5)
print(df)
#OUTPUT
  name col1          col2
0    a   aa  [1, 2, 3, 5]
1    a   bb           123
2    b   aa  [1, 2, 3, 5]

但这很好:

df = df.loc[1:]
print(df)
#OUTPUT
  name col1       col2
1    a   bb        123
2    b   aa  [1, 2, 3]

Answer 4

让它变得简单。 np.where 应该可以。下面的代码

df['col2']=np.where(df['col1']=='aa', str(lst), df['col2'])

或者使用 pd.Series，列表锁定在双括号中

df['col2']=np.where(df['col1']=='aa', pd.Series([lst]), df['col2'])

Answer 5

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"name":["a","a","b"],"col1":["aa","bb","aa"],"col2":[123,123,234]})
l = [1,2,3]
df["col2"] = df.apply(lambda x: l if x.col1 == "aa" else x.col2, axis =1)
df

python pandas DataFrame - 将列表分配给多个单元格

python pandas DataFrame - assign a list to multiple cells

python

pandas

dataframe

valueerror