python - 根据另一列更改 pandas 列

Question

我有一个 pandas DataFrame，其中包含如下所示:

A         A_type
"Hello"   String
15        Integer
"Hi"      String
56.78     Float

我想创建第三列，如果 A 具有名为“String”的相应“A_type”元素，则报告与 A 相同的值，否则打印“空白”。该列如下所示:

B
"Hello"
"blank"
"Hi"
"blank"

我尝试做类似的事情:

df['B'] = df['A']
for j in df['A_type']:
    for i in df['B']:
            if j == "String":
                i = i
            else:
                i = "blank"

是否有更有效的方法来解决此类问题，可以帮助我避免所有这些 for 循环？

提前非常感谢

Answer 1

使用Series.where或者 Series.mask具有反转条件，或 numpy.where :

df['B'] = df['A'].where(df['A_type'] == "String", 'blank')
#df['B'] = df['A'].mask(df['A_type'] != "String", 'blank')
#alternative
#df['B'] = np.where(df['A_type'] == "String", df['A'], 'blank')
print (df)
       A   A_type      B
0  Hello   String  Hello
1     15  Integer  blank
2     Hi   String     Hi
3  56.78    Float  blank