pandas有条件的对多列进行赋值

首先我们这里有一个DataFrame

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.reshape(np.arange(20), (4,5)), columns=list('abcde'), index=list('lkjg'))

如果我们需要对其中的单列进行有条件的赋值，那么最简单的方法直接用.loc

可以看到a列的2/4行满足条件，替换成了c列的值。
但是当单列变成多列，情况就不一样了。

我们用一样的.loc发现，满足条件的2/4并没有被替换，反而是变成了Nan。
为啥呢，我们先思考一下等号左右两边的对象，上面的两个对象显然都是Series，那么按照广播机制根据index直接赋值没问题；下面的两个对象显然都是DataFrame，我们常用的df[[‘a’,‘b’]] = df[[‘c’,‘d’]]是没有问题的，但是加入条件之后为什么不行，我只能理解成pandas内部对多列的整列赋值做了优化，然而对于有条件的多列，由于列名不一致，广播机制并不起作用。
初步分析，问题在于列名，于是我们想办法拿掉列名就好了

可以看到a/b列的2/4成功的替换掉了，同理加上.values用where或者其他方法也可以的。