如果值中的空格超过两个，则熊猫替换df中的行值

Question

我必须清理数据库

Id  FirstName LastName
12  Jannie    Pretorious
15  Elsa      Van Niekerk
14  Koos      SC$ 4 MMV Extraction SHift B

我想删除不是姓氏的值，在本例中为id 14：Koos SC $ 4 ...

如果单元格值中有两个以上的空格，我可以确定错误的姓氏。

我想遍历df并将所有值（两个以上的空格）替换为”。

我已经看过这个问题Conditional Replace Pandas，但这并没有帮助我。

预期输出：

Id  FirstName LastName
12  Jannie    Pretorious
15  Elsa      Van Niekerk
14  Koos      

Answer 1

将Series.mask与Series.str.count一起使用：

df['LastName'] = df['LastName'].mask(df['LastName'].str.count(' ') > 2, '')
print (df)
   Id FirstName     LastName
0  12    Jannie   Pretorious
1  15      Elsa  Van Niekerk
2  14      Koos

详细信息：

print (df['LastName'].str.count(' '))
0    0
1    1
2    5
Name: LastName, dtype: int64    

替代：

df['LastName'] = df['LastName'].mask(df['LastName'].str.split().str.len().sub(1) > 2, '')