将多行的值更改为 NaN 的问题答案

【问题标题】：Problem with changing value of multiple rows to NaN将多行的值更改为 NaN 的问题
【发布时间】：2021-01-06 18:38:02
【问题描述】：

我有这个数据框：

test = database[['WEATHER']]

WEATHER 的一些值是“未知”和“其他”，它们并没有带来太多价值，所以我想将它们更改为 NaN。因此，我尝试以下代码：

for i in range(len(test)):
if test['WEATHER'][i] == "Other" or test['WEATHER'][i] == "Unknown":
    test['WEATHER'][i] = np.nan

而且这个错误一直出现：

我一直在尝试纠正它，但我没有找到解决方法。

【问题讨论】：

你为什么不试试df.replace？

标签： python numpy dataframe for-loop nan

【解决方案1】：

通常，您希望避免迭代 pandas DataFrame。这是我的做法：

>>> df.a
0      Other
1    Unknown
2       BLAH
Name: a, dtype: object
>>> df.a = np.choose(df.a.isin(['Other', 'Unknown']), [df.a, np.nan])
>>> df.a
0     NaN
1     NaN
2    BLAH
Name: a, dtype: object

isin() 检查每个值是否在预定义列表['Other', 'Unknown'] 和np.choose() 属性值取决于调用isin() 的布尔结果。结果是原始值df.a 或np.nan。

【讨论】：

【解决方案2】：

您的堆栈跟踪包含 KeyError: 15，因此您可能尝试使用键 == 仅 15 检索行，但您的 DataFrame 不包含这样的钥匙。

现在如何正确有效地完成任务。在有问题的列上使用 mask，inplace:

df.WEATHER.mask(df.WEATHER.str.lower().isin(['other', 'unknown']), np.nan, inplace=True)

无论字母大小写如何（例如 other 或其他），我将原始值转换为小写，然后与一个“禁止”列表。

【讨论】：