python - 如何在 np.where 中使用两个条件

Question

data['BUILDING CLASS CATEGORY'] = np.where(data['BUILDING CLASS 
CATEGORY']!='01 ONE FAMILY DWELLINGS' or '02 TWO FAMILY 
DWELLINGS ', 'OTHERS' , data['BUILDING CLASS CATEGORY'])

都不是

data['BUILDING CLASS CATEGORY'] = np.where(data['BUILDING CLASS 
CATEGORY']!='01 ONE FAMILY DWELLINGS' or data['BUILDING 
CLASS CATEGORY']!='02 TWO FAMILY DWELLINGS', 'OTHERS' , 
data['BUILDING CLASS CATEGORY'])

ValueError:Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

Answer 1

您的第二次尝试非常接近，使用 numpy.where 并注意 [its] 条件语句使用 bitwise operators ( & | ^ << >> ~ ).
将所有内容放在一起，我们将得到以下内容；

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({'COL': ['01 thing','02 thing','03 thing']})

print(data)
>>>    COL
>>> 0  01 thing
>>> 1  02 thing
>>> 2  03 thing

data['COL'] = np.where((data['COL'] != '01 thing') | 
                       (data['COL'] != '02 thing'), 'other', data['COL'])

print(data)
>>>    COL
>>> 0  other
>>> 1  other
>>> 2  other

(建议:) 如果你想替换所有不是'01 thing'的记录而不是 '02 thing'你可能想替换 |与 &反而。另外，我会考虑使用 str.startswith .
将其代入您的 np.where(condition)我们有；

data['COL'] = np.where(~data['COL'].str.startswith('01') &
                       ~data['COL'].str.startswith('02'), 'other', data['COL'])

print(data)
>>>    COL
>>> 0  01 thing
>>> 1  other
>>> 2  02 thing