python - Pandas 取代了值(value)观

我有以下数据框：

     col
0    pre
1    post
2    a
3    b
4    post
5    pre
6    pre

我想将数据帧中不包含“pre”的所有行替换为“nonpre”，因此数据帧如下：

     col
0    pre
1    nonpre
2    nonpre
3    nonpre
4    nonpre
5    pre
6    pre

我可以使用字典和pandas replace来完成这项工作，但是我只想选择不是“pre”的元素，并用“nonpre”替换它们。在字典中不列出所有可能的列值的情况下，有没有更好的方法可以做到这一点？

最佳答案

只要您熟悉pandas允许的df.loc[condition, column]语法，这很容易，只需执行df['col'] != 'pre'即可找到所有应更改的行：

df['col2'] = df['col']
df.loc[df['col'] != 'pre', 'col2'] = 'nonpre'

df
Out[7]:
    col    col2
0   pre     pre
1  post  nonpre
2     a  nonpre
3     b  nonpre
4  post  nonpre
5   pre     pre
6   pre     pre

关于python - Pandas 取代了值(value)观，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/27117773/