Wie kann ich mehrere Spalten in einem Panda-Dataframe bedingt aktualisieren

Question

Ich versuche, mehrere Zeilen in meinem Panda-Datenrahmen bedingt zu aktualisieren. Hier ist meine Daten:

df = pd.DataFrame([[1,1,1], [2,2,2], [3,3,3]], columns=list('ABC')) 

ich das Update tun kann ich in zwei Schritten wollen:

df.loc[df['A'] == 1, 'B'] = df['C'] +10 
df.loc[df['A'] == 1, 'A'] = df['C'] +11 

Oder ich kann in einem Schritt auf konstante Werte aktualisieren:

df.loc[df['A'] == 1, ['A', 'B']] = [11, 12] 

Aber ich kann Aktualisieren Sie nicht mehrere Spalten aus anderen Spalten in einem einzigen Schritt:

df.loc[df['A'] == 1, ['A', 'B']] = [df['C'] + 10, df['C'] + 11] 
... 
ValueError: shape mismatch: value array of shape (2,3) could not be broadcast to indexing result of shape (1,2) 

Irgendwelche Ideen wie ich das machen kann?

---

Edit: Danke @EdChum für die einfache Lösung für den einfachen Fall - hat die Frage aktualisiert, um eine komplexere Realität zu demonstrieren.

Answer 1

Sie brauchen hier nicht über ein 2-Element-Liste zu übergeben:

In [52]: 
df.loc[df['A'] == 1, ['A', 'B']] = df['C'] + 10 
df 

Out[52]: 
    A B C 
0 11 11 1 
1 2 2 2 
2 3 3 3 

Die Zuordnung auf die linke Skala wird nur funktionieren, wenn die rhs wird an die Form auf die linke Skala übertragen

Answer 2

I sind noch sicher, ob es der beste Weg, das zu erreichen, aber es funktioniert:

In [284]: df.loc[df['A'] == 1, ['A', 'B']] = pd.DataFrame({'A':df.C + 10, 'B':df.C + 11}, index=df.index) 

In [285]: df 
Out[285]: 
    A B C 
0 11 12 1 
1 2 2 2 
2 3 3 3