Python: копирование панды и замена определенного значения столбца за один шаг

Question

Как мне создать новый фрейм данных и заменить значения в определенном столбце одним оператором?

Скажи, что у меня есть следующее:

import pandas as pd
import numpy as np

student_ids = ['abc123', 'def321', 'qwe098', 'rty135']
extra_junk  = ['whoa', 'hey', 'don\'t touch me', 'junk']
gpas        = ['3.1', 'junk', 'NaN', '2.75']
aa          = np.array([student_ids, extra_junk, gpas]).transpose()

df = pd.DataFrame(data= aa, columns=['student_id', 'extra_junk', 'gpa'])

>>> df
  student_id      extra_junk   gpa
0     abc123            whoa   3.1
1     def321             hey  junk
2     qwe098  don't touch me   NaN
3     rty135            junk  2.75

Я могу сделать это в два раза:

df2 = df.copy()
df2['gpa'] = df2['gpa'].replace('junk', 'NaN')

>>> df2
  student_id      extra_junk   gpa
0     abc123            whoa   3.1
1     def321             hey   NaN
2     qwe098  don't touch me   NaN
3     rty135            junk  2.75

Answer 1

Использовать вложенный словарь синтаксиса df.replace

df2 = df.replace({'gpa':{'junk':'NaN'}})

Из документов:

Вложенные словари, например, {‘a’: {‘b’: nan}}, читаются следующим образом: посмотрите в столбце «a» значение «b» и замените его на nan.

Обратите внимание, что использование 'NaN' заменит его строкой. Если вы хотите, чтобы это был фактический NaN, используйте np.nan

Answer 2

Вы можете использовать assign для создания копии и замены.

df2 = df.assign(gpa = df.gpa.replace('junk', 'NaN'))
df2

Выход:

  student_id      extra_junk   gpa
0     abc123            whoa   3.1
1     def321             hey   NaN
2     qwe098  don't touch me   NaN
3     rty135            junk  2.75