小编Har*_*boa的帖子

我发现了两种根据条件替换数据框某些值的形式：

1. .loc

mask = df['param'].isnull()
df.loc[mask, 'param'] = 'new_value'

2. np.where()

mask = df['param'].isnull()
df['param'] = np.where(mask, 'new_value', df['param'])

两种形式都很好用，但哪一种是首选呢？关于这个问题，我什么时候应该使用.loc，什么时候应该使用np.where？

我有一个包含长文本描述的列的数据框。

我想显示所有文本而不截断它，但是以列变宽而不是使行变高的方式显示。

如果我让熊猫的默认设置，我得到下一个：

但是，如果我尝试使用 删除 truncate pd.set_option('display.max_colwidth', -1)，则行会变高，而行宽几乎相等：