在 Pandas DataFrame 中用 NaN 替换字符串（来自列表）答案

【问题标题】：Replacing strings (from a list) with NaN in pandas DataFrame在 Pandas DataFrame 中用 NaN 替换字符串（来自列表）
【发布时间】：2020-04-02 21:54:34
【问题描述】：

我有一个 DataFrame df 和一个字符串列表 colnames

df = pd.DataFrame({'foo': ['a', 'foo', 'c' , 'bar'], 'bar': ['foo', 'b', 'c', 'bar']})

colnames = ['foo', 'bar']

我想将我的 DataFrame df 中的 colnames 中包含的单词替换为“NaN”。但是，我只想替换值而不是列名。输出应如下所示：

    foo bar
0   a   NaN
1   NaN b
2   c   c
3   NaN NaN

【问题讨论】：

标签： python string pandas dataframe replace

【解决方案1】：

您也可以使用索引掩码：

df[~df.isin(colnames)]

输出

   foo  bar
0    a  NaN
1  NaN    b
2    c    c
3  NaN  NaN

【讨论】：

【解决方案2】：

让我们试试replace

df.replace(df.columns,np.nan)
   foo  bar
0    a  NaN
1  NaN    b
2    c    c
3  NaN  NaN

【讨论】：

【解决方案3】：

试试这个：

df.replace(colnames, np.nan)

输出：

   foo  bar
0    a  NaN
1  NaN    b
2    c    c
3  NaN  NaN

【讨论】：

【解决方案4】：

这里isin和mask：

df.mask(df.isin(colnames))

输出：

   foo  bar
0    a  NaN
1  NaN    b
2    c    c
3  NaN  NaN

【讨论】：