python – 我怎么能实现像np.where这样的东西([‘value1′,’value2’]中的df [varai

嗨我想在[‘value1′,’value2’]等条件下将一个分类变量的值更改为其他值

这是我的代码：

random_sample['NAME_INCOME_TYPE_ind'] = np.where(random_sample['NAME_INCOME_TYPE'] in ['Maternity leave','Student']),'Other')

我尝试在这行代码的不同位置添加.any(),但它仍然无法解决错误.
ValueError：Series的真值是不明确的.使用a.empty,a.bool(),a.item(),a.any()或a.all(). 最佳答案 您可以使用str.contains来检查条件满足的位置：

l = ('|').join(['Maternity leave','Student'])
m = random_sample['NAME_INCOME_TYPE'].str.contains(l)

您还可以使用.isin生成m：

random_sample['NAME_INCOME_TYPE'].isin(['Maternity leave','Student'])

然后使用np.where.但是,请注意,您不仅可以根据条件指定要从中选择的两个值中的一个,还必须同时指定x和y.对于您的情况,您可以使用df [‘NAME_INCOME_TYPE’]和其他作为x和y：

random_sample['NAME_INCOME_TYPE_ind'] = np.where(m,'Other',random_sample['NAME_INCOME_TYPE'])

测试示例数据帧：

df = pd.DataFrame({'NAME_INCOME_TYPE':['word1','word2','Student']})

l = ('|').join(['Maternity leave','Student'])
m = random_sample['NAME_INCOME_TYPE'].str.contains(l)
df['NAME_INCOME_TYPE_ind'] = np.where(m,df['NAME_INCOME_TYPE'])

       NAME_INCOME_TYPE NAME_INCOME_TYPE_ind
0            word1                word1
1            word2                word2
2          Student                Other

（编辑：安卓应用网）

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