pandas - 替换字符串 Pandas 中的字母

Question

我有这个数据框:

import pandas as pd

columns = ['ID','Data']
data = [['26A20',123],
        ['12A20',123],
        ['23A20',123]]
df = pd.DataFrame.from_records(data=data, columns=columns)

>>df
      ID  Data
0  26A20   123
1  12A20   123
2  23A20   123

还有一个简单的任务，当 ID 以 26 或 23 开头时，从 ID 中删除 A:s:

df.loc[df['ID'].str.startswith(('23','26'))]['ID'] = df['ID'].str.replace('A','')

SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

没有任何变化:

>>df
      ID  Data
0  26A20   123
1  12A20   123
2  23A20   123

我使用 loc，我做错了什么？

Answer 1

删除双 ][为避免 chained assignments :

df.loc[df['ID'].str.startswith(('23','26')), 'ID'] = df['ID'].str.replace('A','')
print (df)
      ID  Data
0   2620   123
1  12A20   123
2   2320   123

也可以在两侧过滤以减少函数 replace 的执行:

mask = df['ID'].str.startswith(('23','26'))
df.loc[mask, 'ID'] = df.loc[mask, 'ID'].str.replace('A','')
print (df)
      ID  Data
0   2620   123
1  12A20   123
2   2320   123