数据框更改值问题

Question

我有超过100万行的大型数据集，并且列大小各不相同（有时是1列，有时是不同的列数）。最初，我创建了一个脚本，它运行正常。但是最近我遇到了一个问题，可以使用以下脚本来复制。

import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'a':[0,0],'b':[100,1]})
df[df>0]='S1'
df[df==0]='S0'

错误：

TypeError: Cannot do inplace boolean setting on mixed-types with a non np.nan value

第3行和第4行可以互换，问题将出现在第4行。

初始df：

a b
0 100
0 1 

期望df：

a  b
S0 S1
S0 S1 

Answer 1

对于DataFrame范围内的替换，这并不完全正确。使用where或mask：

df = df.where(df == 0, 'S1').where(df > 0, 'S0')
df
    a   b
0  S0  S1
1  S0  S1

或者，您可以使用np.select：

df[:] = np.select([df > 0, df == 0], ['S1', 'S0'], default=df)
df
    a   b
0  S0  S1
1  S0  S1