如何在Pandas DataFrame中按条件交换两列对应值

需求说明 #

当Col 1的值为0时，将Col 1替换为对应行Col 2的值，同时将该行的Col 2设为0（本质是交换这两个位置的值）。

原始DataFrame #

期望输出 #

实现代码 #

方法1：列顺序重赋值（简洁高效）

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Col 1': [0, 2, 0, 0, 5, 0],
    'Col 2': [4, 5, 2, 1, 7, 5]
})

# 筛选Col 1为0的行
mask = df['Col 1'] == 0

# 交换符合条件行的两列值
df.loc[mask, ['Col 1', 'Col 2']] = df.loc[mask, ['Col 2', 'Col 1']].values

print(df)

方法2：临时变量存储（逻辑直观）

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Col 1': [0, 2, 0, 0, 5, 0],
    'Col 2': [4, 5, 2, 1, 7, 5]
})

mask = df['Col 1'] == 0
# 保存符合条件行的Col 2值
temp_values = df.loc[mask, 'Col 2'].copy()

# 替换Col 1的值
df.loc[mask, 'Col 1'] = temp_values
# 将Col 2设为0
df.loc[mask, 'Col 2'] = 0

print(df)

代码说明 #

• 两种方法都通过布尔索引mask精准定位Col 1为0的行，不会修改其他行的数据。
• 方法1直接调整列的顺序完成值交换，代码更简洁；方法2用临时变量存储值，逻辑更易理解，适合新手快速掌握。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者kanika