我有一個多索引的熊貓表，如下所示。我想更新 Crop 和 Avl 列，例如使用“Tomato”和“0”，但僅限有限次數（例如，我只需要 10 行 Tomato，滿足條件）。目前通過 pandas 我最終更新了滿足該條件的所有行。col1 = ildf1.index.get_level_values(1) # https://stackoverflow.com/a/50608928/9148067cond = col1.str.contains('DN_Mega') & (ildf1['Avl'] == 1)ildf1.iloc[ cond , [0,2]] = ['Tomato', 0]如何將其限制為僅表示滿足條件的所有行中的 10 行？PS：我使用的是get_level_values因為我的 df 中有 4 列（GR、PP+MT、Bay、Row）多重索引。
1 回答
幕布斯6054654
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對于如下定義的 df，您需要添加額外的索引來對具有不同編號的所有行進行計數，然后您可以基于切片設置新值。來啦=^..^=
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Crop': ['', '', '', '', ''], 'IPR': ['', '', '', '', ''], 'Avi': [1, 2, 3, 4, 5]}, index=[['0','0', '8', '8', '8'], ['6', '7', '7', '7', '7']])
# add additional index
df['id'] = [x for x in range(0, df.shape[0])]
df.set_index('id', append=True, inplace=True)
# select only two values based on condition
condition = df.index[df.index.get_level_values(0).str.contains('8')][0:2]
df.loc[condition, ['Crop', 'IPR']] = ['Tomato', 0]
輸出：
Crop IPR Avi
id
0 6 0 1
7 1 2
8 7 2 Tomato 0 3
3 Tomato 0 4
4 5
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