如何使用索引替换列值的前两个字母答案

【问题标题】：How to replace first two letters of a column value using index如何使用索引替换列值的前两个字母
【发布时间】：2018-05-04 21:32:47
【问题描述】：

我有一个数据框

d = {'name': ['john', 'tom', 'bob', 'rock', None], 'DoB': ['01/02/2010', '01/02/2012', '11/22/2014', '11/22/2014', '09/25/2016'], 'Address': ['NY', 'NJ', 'PA', 'NY', 'CA']}
df = pd.DataFrame(data = d)
df['month'] = pd.DatetimeIndex(df['DoB']).month
df['year'] = pd.DatetimeIndex(df['DoB']).year

我想做什么：如果 year = 2014 ，则将名称列中的前两个字母替换为“XX”。

我的代码：

df.loc[ (df.year == 2014) , df.name.str[0:2] ] = 'XX'

首先我得到这个错误： ValueError：无法使用包含 NA / NaN 值的向量进行索引

但即使有一个值而不是 None - 说 'jimy' - 我得到以下错误： KeyError: "['jo' 'to' 'bo' 'ro' 'ji'] not in index"

我也想到了替换方法，但它只有在你想替换给定的字符串时才有效。

有什么建议吗？

【问题讨论】：

标签： python string python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

你很接近。请注意，pd.DataFrame.loc 使用列标签作为第二个索引器。

mask = df['year'] == 2014
df.loc[mask, 'name'] = 'XX' + df.loc[mask, 'name'].str[2:]

print(df)

  Address         DoB  name  month  year
0      NY  01/02/2010  john      1  2010
1      NJ  01/02/2012   tom      1  2012
2      PA  11/22/2014   XXb     11  2014
3      NY  11/22/2014  XXck     11  2014
4      CA  09/25/2016  None      9  2016

【讨论】：