将多行的值更改为 NaN 的问题

Problem with changing value of multiple rows to NaN

我有这个数据框:

test = database[['WEATHER']]

WEATHER 的一些值是“Unknown”和“Other”,它们并没有给它带来太大的价值,所以我想将它们更改为 NaN。因此,我尝试了以下代码:

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

并且这个错误不断出现:

我一直在尝试更正它,但我还没有找到方法。

通常,您希望避免迭代 pandas DataFrame。以下是我的做法:

>>> 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'] 中,并且 np.choose() 根据调用 isin() 的布尔结果赋予一个值。结果是原始值 df.anp.nan.

您的堆栈跟踪包含 KeyError: 15,因此您可能试图 使用 key == just 15 检索行,但您的 DataFrame 不包含 这么一把钥匙。

以及现在如何正确有效地完成您的任务。 在有问题的列上使用 maskinplace:

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

无论字母大小写如何都提供正确的处理(例如 其他OTHER), 我将原始值转换为小写,然后与 “禁止”列表。