Pandas按条件更新列值出错求助：所有Score值被改为0求错因

问题场景 #

你想要按照以下规则更新DataFrame的Score列：

• 当Score>3时，设为1
• 当Score<=2时，设为0
• 当Score==3时，删除该行

但运行你写的代码后，所有Score值都变成了0，你的代码如下：

reviews.loc[reviews['Score'] > 3, 'Score'] = 1
reviews.loc[reviews['Score'] <= 2, 'Score'] = 0
reviews.drop(reviews[reviews['Score'] == 3].index, inplace = True)

错误原因 #

问题出在代码执行顺序！
当你执行第一行代码，把Score>3的行设为1之后，这些行的Score值变成了1——而1是满足Score<=2这个条件的！所以在执行第二行代码时，这些刚被设为1的行又被覆盖成0了。最后，原本Score>3的行全变成0，Score<=2的行也变成0，Score==3的行被删除，自然剩下的所有Score都是0。

修复方案 #

我们只需要调整执行顺序，先删除Score==3的行，再处理剩下的Score值，就能避免覆盖问题：

方案一：分步调整顺序

# 第一步：先删除Score等于3的行，避免后续干扰
reviews.drop(reviews[reviews['Score'] == 3].index, inplace=True)
# 第二步：处理Score>3的情况（此时剩下的Score只有1、2、4、5）
reviews.loc[reviews['Score'] > 3, 'Score'] = 1
# 第三步：处理Score<=2的情况
reviews.loc[reviews['Score'] <= 2, 'Score'] = 0

方案二：用numpy.where简化代码

如果想要更简洁的写法，可以用numpy.where一次性完成赋值，同时先过滤掉Score==3的行：

import numpy as np

# 先过滤掉Score为3的行
reviews = reviews[reviews['Score'] != 3]
# 用where函数根据条件直接赋值
reviews['Score'] = np.where(reviews['Score'] > 3, 1, 0)

这样执行后，就能完美符合你的需求了：Score>3的行变为1，Score<=2的行变为0，Score==3的行被彻底移除。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Satyam Anand