python - 访问 DataFrame 的每个条目并以更好的方式替换它们？

Question

这个问题是我之前发布的问题的附加问题。我想做的是将 DataFrame 的字符串值替换为其第一个初始字符串。例如，

s = pd.DataFrame({'A':['S12','S1','E53',np.NaN], 'B':[1,2,3,4]})

s.A.fillna('P', inplace=True)

这会给我一个数据框

   A  B
0 S12 1
1 S1  2
2 E53 3
3 P   4

但是，我想将“A”列的字符串值更改为 ['S', 'S', 'E', 'P']，这是它们的第一个字符。我所做的如下，

for i, row in s.iterrows():
    if len(row['A']) > 1:
        s['A'][i] = row['A'][0]

我收到了这个警告。

/anaconda/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/__main__.py:3:         SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-    docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
  app.launch_new_instance()
/anaconda/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/__main__.py:7: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame

See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy

我知道这是一种非首选方式，但是我到底在做什么效率低下以及首选方式是什么？是否可以在不将它们转换为 numpy 数组的情况下做到这一点？

谢谢!

Answer 1

您可以使用fillna与 indexing with str通过str[0]:

s['A'] = s['A'].fillna('P').str[0]
print (s)
   A  B
0  S  1
1  S  2
2  E  3
3  P  4