Question

我有一个带有两列的数据框：我使用数据透视表创建的Account，Bought Food将每个帐户压缩成一行。现在它向我展示了作为数字购买的总食物，但是我可以改变数据以显示只有整数的'Y'（我已经使用fillna函数替换NaN w / No）。

示例：

电流： AcctNo BoughtFood 1ABC 5 2ABD N. 3DBC 7

需要： AcctNo BoughtFood 1ABC Y. 2ABD N. 3DBC Y

Answer 1

按to_numeric + notnull或apply + isinstance创建布尔值掩码：

#if all data strings, also numeric
m = pd.to_numeric(df['BoughtFood'], errors='coerce').notnull()

#if mixed df - numeric with strings
m = ~df['BoughtFood'].apply(lambda x: isinstance(x, str))
#or
m = df['BoughtFood'].apply(lambda x: isinstance(x, (int, float)))

然后按loc或mask设置值：

df.loc[m, 'BoughtFood'] = 'T'
print (df)
  AcctNo BoughtFood
0   1ABC          T
1   2ABD          N
2   3DBC          T

df['BoughtFood'] = df['BoughtFood'].mask(m, 'T')
print (df)
  AcctNo BoughtFood
0   1ABC          T
1   2ABD          N
2   3DBC          T

多列解决方案：

cols = ['BoughtFood','BoughtWater']
m = df[cols].apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce')).notnull()
df[cols] = df[cols].mask(m, 'T')
print (df)
  AcctNo BoughtFood BoughtWater
0   1ABC          T           N
1   2ABD          N           T
2   3DBC          T           T

将数据框列中的整数替换为'Y'

1 个答案: