如何根据某个字符串组合是否在同一行的其他列中来更改列中的值？ （熊猫）

Question

我是熊猫和编程领域的新手。如果需要的话，我正在使用Anaconda。

我手上有以下东西：

臭名昭著的泰坦尼克号生存数据集。

所以，我的想法是搜索数据框，在“名称”列中的字符串“ Mrs”中找到行。 AND同时，“年龄”将为NaN（在这种情况下，“年龄”列中的值需要更改为32）。另外，在单元格中找到“小姐”，其他两列中的值为零。

我的主要问题是我不知道如何告诉Pandas替换同一行中的值或删除整行。

    #I decided to collect the indexes of rows with the "Age" value == NaN to further use the
#indices to search through the "Names column." 

        list_of_NaNs = df[df['Age'].isnull()].index.tolist()

            for name in df.Name:
                if "Mrs." in name and name (list_of_NaNs):#if the string combination "Mrs."
        #can be found within the cell...
                    df.loc['Age'] = 32.5 #need to change the value in the
        #column IN THE SAME ROW
                elif "Miss" in name and df.loc[Parch]>0: #how to make a
        #reference to a value IN THE SAME ROW???
                    df.loc["Age"] = 5
                elif df.SibSp ==0 and Parch ==0:
                    df.loc["Age"] = 32.5
                else:
                    #mmm... how do I delete entire row so that it doesn't 
        #interfere with my future actions?

Answer 1

在这里，您可以测试名称栏中是否显示“小姐”或“太太”：

df.name.str.contains('Mrs')

因此，下面将为您提供名称为“ Mrs”且年龄为NaN的行

df[(df.name.str.contains('Mrs')) & (df.age.isna())]

您可以从这里开始处理不同的案例和任务。

希望这会有所帮助：）

并在年龄列中删除带有NaN的行：

df = df.drop(df[df.age.isna()].index)