Pandas替换DataFrame分类列值报错：无法添加新类别，如何解决？

问题原因 #

你的Remarks列是分类（Categorical）类型，该列预设的类别只有Left_only和Right_only。直接把值替换成不在预设列表里的Yesterday、Today，就会触发报错：

Cannot setitem on a Categorical with a new category (Yesterday), set the categories first

你的原始数据：

Remarks
   Left_only
  Right_only
   Left_only
  Right_only

你使用的替换代码：

DF.loc[df['Remarks'] == 'Left_only', 'Remarks'] = 'Yesterday'

解决办法 #

方法1：先扩展分类类别再替换 #

先把新值加入到列的允许分类中，再执行替换：

# 添加新的分类允许值
df['Remarks'] = df['Remarks'].cat.add_categories(['Yesterday', 'Today'])
# 替换对应值
df.loc[df['Remarks'] == 'Left_only', 'Remarks'] = 'Yesterday'
df.loc[df['Remarks'] == 'Right_only', 'Remarks'] = 'Today'
# 可选：如果不需要原分类，删除旧类别
df['Remarks'] = df['Remarks'].cat.remove_categories(['Left_only', 'Right_only'])

方法2：转成字符串类型后替换 #

如果不需要保留分类特性，直接转成普通字符串再替换更省事：

# 将分类列转为字符串类型
df['Remarks'] = df['Remarks'].astype(str)
# 批量替换值
df['Remarks'] = df['Remarks'].replace({'Left_only': 'Yesterday', 'Right_only': 'Today'})

方法3：直接重命名分类映射 #

一步完成分类的映射替换：

df['Remarks'] = df['Remarks'].cat.rename_categories({
    'Left_only': 'Yesterday',
    'Right_only': 'Today'
})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dig_123