Python:如果其他两列在同一行中包含 'No' 字符串，则从行中删除字符串值

Question

我在 pandas 数据框中有以下示例表。

Col1       Col2        Col3     Col4          Col5
                       No       4/30/2018     No
                       No       4/30/2018     No
Await AIR  7/15/2015   Yes      4/30/2018     No
Await LER  7/15/2015   No       4/30/2018     No
Await TEE  7/15/2015   No       4/30/2018     No

我要实现的逻辑如下:如果 Col3 为“否”且 Col5 为“否”，我想删除 Col1 中的字符串(如果它不是空白的话)并将其设为空白。

下面是我想要的输出表:

Col1       Col2        Col3     Col4          Col5
                       No       4/30/2018     No
                       No       4/30/2018     No
Awaiting   7/15/2015   Yes      4/30/2018     No
           7/15/2015   No       4/30/2018     No
           7/15/2015   No       4/30/2018     No

我想我有 if 语句，但不知道如何编写逻辑的其余部分:

if df_EVENT5_21['shipping_filter'] == 'No' and df_EVENT5_21['shipping_filter_2'] == 'No':
    ...

Answer 1

使用pd.DataFrame.mask

df[['Col1']].mask(df[['Col3', 'Col5']].eq('No').all(1), '')

        Col1
0           
1           
2  Await AIR
3           
4           

---

我们可以使用 pd.DataFrame.assign 进行流水线处理

df.assign(
    **df[['Col1']].mask(df[['Col3', 'Col5']].eq('No').all(1), '')
)

        Col1       Col2 Col3       Col4 Col5
0                         No  4/30/2018   No
1                         No  4/30/2018   No
2  Await AIR  7/15/2015  Yes  4/30/2018   No
3             7/15/2015   No  4/30/2018   No
4             7/15/2015   No  4/30/2018   No

---

或使用 pd.DataFrame.update

df.update(df[['Col1']].mask(df[['Col3', 'Col5']].eq('No').all(1), ''))
df

        Col1       Col2 Col3       Col4 Col5
0                         No  4/30/2018   No
1                         No  4/30/2018   No
2  Await AIR  7/15/2015  Yes  4/30/2018   No
3             7/15/2015   No  4/30/2018   No
4             7/15/2015   No  4/30/2018   No

---

或者不用双括号

df.assign(
    Col1=df.Col1.mask(df[['Col3', 'Col5']].eq('No').all(1), '')
)

或者

df.update(df.Col1.mask(df[['Col3', 'Col5']].eq('No').all(1), ''))
df