Панды изменяют данные одного столбца, если данные другого столбца находятся в списке

Question

У меня есть данные в фрейме данных, такие как:

COLUMNS Point,x,y,z,Description,Layer,Date
1,224939.203,1243008.651,1326.774,F,C-GRAD-FILL,09/22/18 07:24:34,
1,225994.242,1243021.426,1301.772,BS,C-GRAD-FILL,09/24/18 08:24:18,
451,225530.332,1243016.186,1316.173,GRD,C-TOE,10/02/18 11:49:13,
452,225522.429,1242996.017,1319.168,GRD,C-TOE KEY,10/02/18 11:49:46,

Я хотел бы попытаться проверить список строк, чтобы увидеть, соответствует ли он, а затем изменить другое значение столбца.

myList = ["BS", "C"]
if df['Description'].isin(myList)) == True:
     df['Layer']="INLIST"
     df['Date']="1/1/2018'

Answer 1

Взять mask из jpp и использовать список для присвоения значения

df.loc[mask,['Layer','Date']]=['INLIST','1/1/2018']

Answer 2

Используйте маску с pd.DataFrame.loc:

mask = df['Description'].isin(['BS', 'C'])
df.loc[mask, 'Layer'] = 'INLIST'
df.loc[mask, 'Date'] = '1/1/2018'

В качестве альтернативы используйте pd.Series.mask:

mask = df['Description'].isin(['BS', 'C'])
df['Layer'].mask(mask, 'INLIST', inplace=True)
df['Date'].mask(mask, '1/1/2018', inplace=True)

Обратите вниманиевероятно, следует хранить даты в виде datetime объектов, например, pd.Timestamp('2018-01-01'), или конвертировать ваши серии с помощью pd.to_datetime.Обычно нет необходимости в петле на уровне Python.