기준에 따라 Python Pandas에서 다른 값을 할당

Question

데이터를 정리하려고합니다. 첫 번째 변수의 경우, 1) 문자 하나만있는 항목에 누락 된 값 (NaN)을 할당하고, 2) 문자가 두 개만 있고 문자 중 하나가 기호 인 경우 누락 된 값을 할당합니다 (예 : " . "또는" "), 3) 변환"

나는 다음과 같은 다른 코드를 시도했지만 아무것도 작동하는 것 같다 없다 "문자열"윌리엄을 "WM을?

수입 팬더 팬더에서 PD 로 수입 DataFrame, 당신이 찾고있는

def CleanUp(): 

    data = pd.read_csv("C:\sample.csv") 
    frame2 = DataFrame(data) 
    frame2.columns = ["First Name", "Ethnicity"] 

    # Convert weird values to missing value 
    for Name in frame2["First_Name"]: 
     if len(Name) == 1: 
      Name == np.nan 
     if (len(Name) == 2) and (Name.str.contain(".|?|:", na=False)): 
      Name == np.nan 
     if Name == "wm": 
      Name == "william" 

    print frame2["First_Name"] 

Answer 1

다시 NP 수입 등의 시리즈 수입 NumPy와

np.random.seed(3) 
n=6 
df = pd.DataFrame({'Name' : np.random.choice(['wm','bob','harry','chickens'], size=n), 
        'timeStamp' : np.random.randint(1000, size=n)}) 
print df 

     Name timeStamp 
0  harry  256 
1  wm  789 
2  bob  659 
3 chickens  714 
4  wm  875 
5  wm  681 

가 실행 대체 :

df.replace 일부 데이터를 구성하는

df.Name = df.Name.replace('wm','william') 
print df 

     Name timeStamp 
0  harry  256 
1 william  789 
2  bob  659 
3 chickens  714 
4 william  875 
5 william  681