pandas 根据另一列替换值条件 [英] pandas replace values condition based on another column

问题描述

我有一个如下所示的数据框:

I have a dataframe that looks like this:

col1 col2
Yes  23123
No   23423423
Yes  34234
No   13213

我想替换 col2 中的值，以便如果 col1 中的是"则返回空白，如果否"则返回初始值

I want to replace values in col2 so that if 'Yes' in col1 then return blank and if 'No' return the initial value

我想看这个:

 col1 col2
 Yes  
 No   23423423
 Yes  
 No   13213

我已经试过了，但是否"返回无:

I have tried this but 'No' is returning None:

   def map_value(x): 
      if x in ['Yes']:
         return ''
      else:
         return None

   df['col2'] = df['col1'].apply(map_value)

推荐答案

有很多方法可以解决这个问题，其中之一是

there are many ways to go about this, one of them is

df.loc[df.col1 == 'Yes', 'col2'] = ''

输出:

col1 col2
Yes  
No   23423423
Yes  
No   13213

这篇关于 pandas 根据另一列替换值条件的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！