python - 替换 Pandas 数据框中的值(不包括缺失值)

Question

我一直在努力让我的代码工作，但我在这里遇到了一些麻烦。如果有人可以帮助我，那就太好了

东风

  Col1              Col2          
  2017-01-01        Coffee
  2017-01-01        Muffin
  2017-01-01        Donut
  2017-01-01        Toast
  2017-01-01        
  2017-01-01        

我如何更改 Col2 以使每个不是 Coffee 或 Muffin 或 null 的值都变成“其他”？

  Col1              Col2          
  2017-01-01        Coffee
  2017-01-01        Muffin
  2017-01-01        Other
  2017-01-01        Other
  2017-01-01        
  2017-01-01 

编辑:

df.loc[~df.Col2.isin(['Coffee','Muffin']), 'Col2'] = 'Other'

^这就是我现在所在的位置，但是如何在 isin 中添加空语句

Answer 1

你快到了。如果您使用的是 NaN，则需要使用 isnull 进行额外检查。使用 loc 创建掩码并设置值 -

m = ~(df.Col2.isin(['Coffee', 'Muffin']) | df.Col2.isnull())
df.loc[m, 'Col2'] = 'Other'

df

         Col1    Col2
0  2017-01-01  Coffee
1  2017-01-01  Muffin
2  2017-01-01   Other
3  2017-01-01   Other
4  2017-01-01     NaN
5  2017-01-01     NaN

或者，如果它们是空白(空字符串，不是 NaN - 它们不同!)，则对第二个条件执行相等比较 -

m = ~(df.Col2.isin(['Coffee', 'Muffin']) | df.Col2.eq(''))

---

这里有一些更多的可能性 np.where/pd.Series.where/pd.Series.mask -

df.Col2 = np.where(m, 'Other', df.Col2)

或者，

df.Col2 = df.Col2.where(~m, 'Other')

或者，

df.Col2 = df.Col2.mask(m, 'Other')

df

         Col1    Col2
0  2017-01-01  Coffee
1  2017-01-01  Muffin
2  2017-01-01   Other
3  2017-01-01   Other
4  2017-01-01     NaN
5  2017-01-01     NaN