如何使用Pandas的loc方法合并DataFrame分类列中的指定类别？

错误原因分析 #

你之前的代码逻辑有误：df.genre["History"].value_counts()是用来统计History类别的出现次数，并非筛选目标行的条件，正确的筛选逻辑应该是判断genre列的值是否等于目标类别。

方法一：使用loc逐类修改 #

这是最直观的方式，针对每个需要合并的类别单独设置：

# 将War合并至Action
df.loc[df['genre'] == 'War', 'genre'] = 'Action'
# 将History合并至Documentary
df.loc[df['genre'] == 'History', 'genre'] = 'Documentary'
# 将Science Fiction合并至Fantasy
df.loc[df['genre'] == 'Science Fiction', 'genre'] = 'Fantasy'

方法二：使用replace批量映射（推荐） #

如果需要合并的类别较多，定义一个映射字典一次性完成替换会更高效：

# 定义类别映射规则
genre_merge_map = {
    'War': 'Action',
    'History': 'Documentary',
    'Science Fiction': 'Fantasy'
}

# 执行批量替换
df['genre'] = df['genre'].replace(genre_merge_map)

验证结果 #

执行完上述代码后，你可以通过以下命令查看合并后的类别统计：

print(df['genre'].value_counts())

此时Action的计数会变为3692+308=4000，Documentary为1334+216=1550，Fantasy为573+502=1075，最终会得到你需要的11个类别。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者VanessaM