Ich habe einen Datenrahmen wie unten:Swap-Datensätze in Datenrahmen Spalten basierend auf anothers Spaltenwert
A B C
315 105 ABC
315 135 ABC
105 44 ABC
105 70 ABC
105 72 ABC
105 315 XYZ
105 319 XYZ
Wenn der Wert XYZ in Spalte C ist, ich brauche Werte in Col A & B, tauschen sonst lass es so sein wie es ist.
Was ist der effektivste Weg, dies zu erreichen?
Finden Sie heraus, Zeilen, die C == XYZ:
idx = df.C == 'XYZ'
Dann loc verwenden, um die Werte in Spalte A und B, tauschen die Werte zu finden und ordnen sie zurück; Beachten Sie die values das Ergebnis von einem Datenrahmen zu einem numpy Array zu konvertieren, so dass die Zuordnung nicht versuchen, den Spaltenindex auszurichten (was in keinem Effekt führen):
df.loc[idx, ['A', 'B']] = df.loc[idx, ['B', 'A']].values
df
# A B C
#0 315 105 ABC
#1 315 135 ABC
#2 105 44 ABC
#3 105 70 ABC
#4 105 72 ABC
#5 315 105 XYZ
#6 319 105 XYZ
perfekte Lösung !! Danke –
Eine weitere Hilfe bitte @Psidom, jetzt habe ich Duplikate in Daten. Wir identifizieren Duplikate als eine Kombination von Spalten A und B kombiniert. Im obigen Beispiel sind die einzigen Duplikate die Zeilen # 0 und # 5. Wie eliminieren wir Duplikate aus dem obigen Ergebnis? –
'df.drop_duplicates (['A', 'B'])' wenn du eines der duplizierten behalten willst; 'df.drop_duplicates (['A', 'B'], keep = False)' wenn Sie beide entfernen möchten. – Psidom