我有一个包含3列的数据框：Col1，Col2和Col3 .
玩具示例
d = {'Col1':['hello','k','hello','we','r'],
'Col2':[10,20,30,40,50],
'Col3':[1,2,3,4,5]}
df = pd.DataFrame(d)
得到：
Col1 Col2 Col3
0 hello 10 1
1 k 20 2
2 hello 30 3
3 we 40 4
4 r 50 5
我正在选择 Col2 的值，以便 Col1 中的值为'hello'
my_values = df.loc[df['Col1']=='hello']['Col2']
这会给我一个系列，在那里我可以看到 Col2 的值以及索引 .
0 10
2 30
Name: Col2, dtype: int64
现在假设我想将此值分配给Col3 .
我只想替换那些值（索引0和2），保持Col3中的其他值不被修改
我试过了：
df['Col3'] = my_values
但这会将 Nan 分配给其他值（Col1不是你好的那些）
Col1 Col2 Col3
0 hello 10 10
1 k 20 NaN
2 hello 30 30
3 we 40 NaN
4 r 50 NaN
如何更新Col3中的某些值而不更改其他值？
Col1 Col2 Col3
0 hello 10 10
1 k 20 2
2 hello 30 30
3 we 40 4
4 r 50 5
简而言之：
拥有my_values我想把它们放在Col3中
1 回答
或者只是基于
np.where如果基于你的myvalue
或者你可以做
update