如何根据Pandas DataFrame其他列的值更新指定行的目标列元素

问题原因 #

你之前的写法是给整个price Now列赋值单个标量值，因此会触发全列统一填充，导致所有行的取值一致。

最优实现方法 #

Pandas官方推荐使用loc索引器实现按条件更新，不会触发链式索引警告，执行效率和安全性都是最优的。

针对你的需求的代码示例 #

# 仅筛选Company列为ASSA-B.ST的行，更新其price Now字段为200
p1.loc[p1["Company"] == "ASSA-B.ST", "price Now"] = 200

语法说明 #

• loc的第一个参数是行筛选条件：传入布尔序列，只有返回True的行会被选中
• loc的第二个参数是要更新的列名，可以传入单个列名字符串，也可以传入列表同时修改多列
• 等号右侧的新值如果是标量，所有匹配行都会被赋值为该值；如果是和匹配行数长度一致的序列，会逐行对应赋值

注意事项 #

如果需要多条件组合筛选，每个独立条件需要用括号包裹，用&（逻辑与）、|（逻辑或）连接，示例：

# 同时满足Company为ASSA-B.ST、Value大于950的行才会被更新
p1.loc[(p1["Company"] == "ASSA-B.ST") & (p1["Value"] > 950), "price Now"] = 200

不要使用p1[p1["Company"] == "ASSA-B.ST"]["price Now"] = 200这类链式索引写法，大概率会触发SettingWithCopyWarning警告，且修改可能不会实际生效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kire