我在清理数据的时候经常遇到以下常见问题 还有一些更常见的类别(比如前 10 名电影类型)和许多其他稀疏的类别。例如，这里通常的做法是将稀疏类型组合到“其他”中。
当稀疏类别不多时很容易做到:
# Join bungalows as they are sparse classes into 1
df.property_type.replace(['Terraced bungalow','Detached bungalow', 'Semi-detached bungalow'], 'Bungalow', inplace=True)
但是，例如，如果我有一个电影数据集，其中大部分电影是由 8 个大工作室制作的，我想将其他所有内容组合在“其他”工作室下，那么获得前 8 个工作室是有意义的:
top_8_list = []
top_8 = df.studio.value_counts().head(8)
for key, value in top_8.iteritems():
top_8_list.append(key)
top_8_list
top_8_list
['Universal Pictures',
'Warner Bros.',
'Paramount Pictures',
'Twentieth Century Fox Film Corporation',
'New Line Cinema',
'Columbia Pictures Corporation',
'Touchstone Pictures',
'Columbia Pictures']
然后做类似的事情
将studio不在前8名的studio替换为“other”
所以问题是，是否有人知道 pandas 对此有任何优雅的解决方案？这是非常常见的数据清理任务
最佳答案
您可以使用 pd.DataFrame.loc使用 bool 索引:
df.loc[~df['studio'].isin(top_8_list), 'studio'] = 'Other'
请注意，无需通过手动 for 循环构建前 8 个工作室的列表:
top_8_list = df['studio'].value_counts().index[:8]
关于python - 处理 Pandas 中的稀疏类别 - 用 "Other"替换所有不在顶级类别中的内容，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52663432/