如何根据Python中的两个条件更改列的值

Question

我有一个数据集，我有一个游戏时间和一个事件的时间。

EVENT  GAME 
    0:34  0:43 
    NaN  0:23 
    2:34  3:43 
    NaN  4:50 

我想更换楠事件列，其中在游戏列中的值GAME < 0.24。

df['EVENT'][(df['GAME'] < '0:24') & (df['EVENT'] == 'NaN')] = df['GAME'] 

我试过这个，但它不工作。很抱歉，如果它是明显的。我是Python的新手。

Answer 1

可以使用isnull进行检查NaN：

df.loc[(df['GAME'] < '0:24') & (df['EVENT'].isnull()), 'EVENT'] = df['GAME'] 
print (df) 

    EVENT GAME 
0 0:34 0:43 
1 0:23 0:23 
2 2:34 3:43 
3 NaN 4:50 

另一种解决方案与mask：

mask = (df['GAME'] < '0:24') & (df['EVENT'].isnull()) 
df['EVENT'] = df['EVENT'].mask(mask, df['GAME']) 
print (df) 
    EVENT GAME 
0 0:34 0:43 
1 0:23 0:23 
2 2:34 3:43 
3 NaN 4:50 

或者numpy.where：

df['EVENT'] = np.where(mask, df['GAME'], df['EVENT']) 
print (df) 
    EVENT GAME 
0 0:34 0:43 
1 0:23 0:23 
2 2:34 3:43 
3 NaN 4:50