Question

data['BUILDING CLASS CATEGORY'] = np.where(data['BUILDING CLASS 
CATEGORY']!='01 ONE FAMILY DWELLINGS' or '02 TWO FAMILY 
DWELLINGS ', 'OTHERS' , data['BUILDING CLASS CATEGORY'])

既不

data['BUILDING CLASS CATEGORY'] = np.where(data['BUILDING CLASS 
CATEGORY']!='01 ONE FAMILY DWELLINGS' or data['BUILDING 
CLASS CATEGORY']!='02 TWO FAMILY DWELLINGS', 'OTHERS' , 
data['BUILDING CLASS CATEGORY'])

ValueError：系列的真值是不明确的。使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）。

Answer 1

您的第二次尝试非常接近，使用numpy.where并注意[其]条件语句使用bitwise operators（& | ^ << >> ~）。
把所有东西放在一起，我们将有以下内容;

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({'COL': ['01 thing','02 thing','03 thing']})

print(data)
>>>    COL
>>> 0  01 thing
>>> 1  02 thing
>>> 2  03 thing

data['COL'] = np.where((data['COL'] != '01 thing') | 
                       (data['COL'] != '02 thing'), 'other', data['COL'])

print(data)
>>>    COL
>>> 0  other
>>> 1  other
>>> 2  other

（建议）如果您要替换非'01 thing'而非'02 thing'的所有记录，您可能希望将|替换为{{1}相反。另外，我会考虑使用str.startswith 将其替换为我们的&;

np.where(condition)

如何在np.where中使用两个条件

1 个答案: