更改熊猫数据框列中的值

Question

我有一个填充了几列的数据框。我需要更改列的值以进行数据规范化，如下例所示：

User_id   
751730951     
751730951
0
163526844
...and so on

我需要将 a 中不为 0（字符串）的列中的每个值替换为“不为空”之类的值。我已经尝试了几个小时，但仍然无法将不是 0 的每个值更改为其他值。Replace() 函数对此不起作用。一些好主意？

编辑（我的解决方案）：

finalResult.loc[finalResult['update_user'] == '0', 'update_user'] = 'empty'
finalResult.loc[finalResult['update_user'] != 'empty', 'update_user'] = 'not empty'

Answer 1

df.loc[df['mycolumn'] != '0', 'mycolumn'] = 'not empty'

或者如果值是一个整数，

df.loc[df['mycolumn'] != 0, 'mycolumn'] = 'not empty'

df.loc[rows, cols]允许您在 DataFrame 中获取或设置一系列值。第一个参数是行，在这种情况下，我使用布尔掩码来获取所有在mycolumn. 第二个参数是您要获取/设置的列。由于我要替换查询的同一列，因此它也是mycolumn.

然后我简单地使用赋值运算符来分配你想要的“非空”的值。

包含“非空”的新列

如果您希望新列包含“非空”，以免污染 中的原始数据mycolumn，您可以执行以下操作：

df.loc[df['mycolumn'] != 0, 'myNewColumnsName'] = 'not empty'