替换字符串熊猫中的字母答案

【问题标题】：Replace letter in string pandas替换字符串熊猫中的字母
【发布时间】：2019-02-06 09:57:58
【问题描述】：

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：试图在一个副本上设置一个值从 DataFrame 切片。尝试使用 .loc[row_indexer,col_indexer] = 取而代之的价值

没有任何变化：

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

我在使用 loc，我做错了什么？

【问题讨论】：

标签： pandas

【解决方案1】：

还有np.where() 方法：

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

【讨论】：

【解决方案2】：

删除双重][以避免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

【讨论】：