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假设我按以下方式设置了一个熊猫数据框:

col1|  col2 | col3

1       A      10

1       A      10

3       B      12

在第一个再次出现之后,有没有办法将 col2 的任何实例的 col3 的值设置为 0?我希望输出以下结果:

col1|  col2 | col3

1       A      10

1       A      0

3       B      12

对于这个令人困惑的问题,我深表歉意,这是我描述它的最佳方式!

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2 回答 2

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您可以使用DataFrame.duplicated

df.loc[df.duplicated(subset='col2'), 'col3'] = 0

    col1 col2  col3
0     1    A    10
1     1    A     0
2     3    B    12
于 2019-07-12T13:47:23.153 回答
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您可以使用np.where

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 1, 3],
                   'col2': ['A', 'A', 'B'],
                   'col3': [10, 10, 12]})

df['col3'] = np.where(df['col2'].duplicated(), 0, df['col3'])

df

   col1 col2  col3
0     1    A    10
1     1    A     0
2     3    B    12
于 2019-07-12T13:55:04.123 回答