Question

给出此数据框；

df = pd.DataFrame({'col1': ['apple','lemon','orange','grape'],
                   'col2':['franceCNTY','italy','greeceCNTY','spain']})

我想用此规则更改col2中的值；如果该值包含CNTY，则保持原样否则将值设置为Nan。

因此，最终数据帧将包含以下值；

df2 = pd.DataFrame({'col1': ['apple','lemon','orange','grape'],
                   'col2':['franceCNTY',np.nan,'greeceCNTY',np.nan]})

如何更改这些值？谢谢

Answer 1

我认为最简单的方法是将str.contains与loc一起使用：

df.loc[~df.col2.str.contains('CNTY'),'col2'] = np.nan

>>> df
     col1        col2
0   apple  franceCNTY
1   lemon         NaN
2  orange  greeceCNTY
3   grape         NaN

Answer 2

熊猫tutorial快速入门

df2['col2'] = df['col2'].apply(lambda name: np.nan if 'CNTY' in name else name)

print(df2)
col1   col2
0   apple    NaN
1   lemon  italy
2  orange    NaN
3   grape  spain

Answer 3

`where`

您可以就地或不就地使用where：

df['col2'] = df['col2'].where(df['col2'].str.contains('CNTY'))

print(df)

     col1        col2
0   apple  franceCNTY
1   lemon         NaN
2  orange  greeceCNTY
3   grape         NaN

# in place version
df['col2'].where(df['col2'].str.contains('CNTY'), inplace=True)

使用条件修改熊猫数据框中的值

3 个答案:

`where`