Pandas中如何将指定列的特定字符串替换为另一列的对应取值

你可以通过以下几种方式实现需求，推荐优先使用loc条件赋值方案，逻辑清晰且性能最优：

方法1：loc条件赋值（推荐） #

直接定位到location1取值为Singapore的行，将对应位置的location2值赋值给location1即可：

df.loc[df['location1'] == 'Singapore', 'location1'] = df['location2']

方法2：mask方法（适合链式调用场景） #

如果需要在pandas链式操作中完成替换，可以用mask方法，当条件为真时替换为指定值：

df['location1'] = df['location1'].mask(df['location1'] == 'Singapore', df['location2'])

方法3：np.where条件赋值（适合多条件场景） #

如果有多个替换规则，也可以用numpy的where方法实现：

import numpy as np
df['location1'] = np.where(df['location1'] == 'Singapore', df['location2'], df['location1'])

以上三种方法运行后得到的结果一致，修改后的location1列值如下：

0           London, Paris
1  Tokyo, Boston, Toronto
2        London, New York
3       Hong Kong, Boston
4                  Boston
Name: location1, dtype: object

内容的提问来源于stack exchange，提问作者codedancer