如果它們不等于 3 個不同的字符串，我想更改列的一部分（第 109 到 140 行）的值。我試圖不迭代，現在我似乎只能在一種情況下這樣做。df.loc[109:140,1] != 'Method' or df.loc[109:140,1] != 'Replicates' or df.loc[109:140,1] != 'StandardDeviation'ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().我試過這個：df.loc[109:140,1] != ('Method', 'Replicates', 'StandardDeviation')但它似乎使它成為一個“和”聲明。我經常遇到這個錯誤：ValueError：一個系列的真值是模棱兩可的。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。我試過用 a|代替，它也不起作用。
3 回答
蕪湖不蕪
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# mcve:
# np.random.seed(42)
# df = pd.DataFrame({1: np.random.choice(('asdf', 'Method', 'Replicates', 'StandardDeviation'), 10)})
# 1
# 0 Replicates
# 1 StandardDeviation
# 2 asdf
# 3 Replicates
# 4 Replicates
# 5 StandardDeviation
# 6 asdf
# 7 asdf
# 8 Replicates
# 9 Method
創建一個面具pd.Series.isin()
mask = df[1].isin(('Method', 'Replicates', 'StandardDeviation'))
并用于where更改掩碼為的系列的子集False。
df.loc[5:9, 1] = df.loc[5:9, 1].where(mask, 'new better value')
結果：
# 1
# 0 Replicates
# 1 StandardDeviation
# 2 asdf
# 3 Replicates
# 4 Replicates
# 5 StandardDeviation
# 6 new better value
# 7 new better value
# 8 Replicates
# 9 Method
紅顏莎娜
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蝴蝶刀刀
TA貢獻1801條經驗 獲得超8個贊
試試這個：
df.loc[109:140]["NAME_OF_COLUMN_1"] = df.apply(lambda row: value1
if row['NAME_OF_COLUMN_1'] not in ['Method', 'Replicates', 'StandardDeviation']
else row['NAME_OF_COLUMN_1'], axis=1)
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