根据另一个值 pandas 更新列

Question

我有已导出到 Excel 的问卷数据。我目前正在尝试清理数据，但遇到了问题。它在调查软件中的编号从 1.1 到 1.12，但是当它导出到 Excel 时，它会更改为 1.10 到 1.1。所以我最终得到两个编号均为 1.1 的问题。我希望能够重新编号应该为 1.10 的问题数据看起来像这样data = [[1, '1.1', 'first'],        [1, '1.2', 'yes'],        [1, '1.1', 'daily'],       [2, '1.1', 'last'],        [2, '1.2', 'yes'],        [2, '1.1', 'weekly']]df = pd.DataFrame(data, columns = ['user_id', 'question', 'answer'])我希望它看起来像这样data2 = [[1, '1.1', 'first'],         [1, '1.2', 'yes'],         [1, '1.10', 'daily'],        [2, '1.1', 'first'],         [2, '1.2', 'yes'],         [2, '1.10', 'weekly']]df2 = pd.DataFrame(data2, columns = ['user_id', 'question', 'answer'])我试过这个if df[(df.question == '1.1')]:    if df[(df.answer == 'first')]:        df.question == '1.1'    else:        df.question == '1.10'但得到这个错误ValueError：DataFrame 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。有什么帮助吗？

Answer 1

这应该有效：

df.loc[(df['answer']!='first') & (df['question']=='1.1'),'question'] = '1.10'

Answer 2

尝试这个：

df['question'] = df.apply(lambda row: '1.10' if (row['question'] == '1.1' and row['answer'] != 'first') else row['question'], 1)

我们正在做的是构建一个函数，lambda该函数接受数据帧的单行，如果问题是 1.1 并且答案不是“first”，则返回“1.10”，否则返回现有问题值。然后，我们通过将该函数应用于数据帧来生成一列，并用该列替换我们已有的问题。