基于字符数替换DataFrame中段落内容的技术实现需求

需求说明 #

现有一个包含paragraph（段落文本）和Number of Characters（对应段落字符数）两列的DataFrame，需将字符数少于100的段落替换为“Read More...”，字符数≥100的段落保留原内容。

示例输入 #

预期输出 #

实现方法 #

以下是几种简洁高效的实现方式：

方法1：使用numpy.where

通过条件判断直接赋值，代码简洁高效：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例DataFrame
data = {
    'paragraph': ['Paragraph 1', 'Paragraph 2'],
    'Number of Characters': [40, 120]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 执行替换
df['paragraph'] = np.where(df['Number of Characters'] < 100, 'Read More...', df['paragraph'])

方法2：使用pandas.loc

利用布尔索引定位目标行并赋值，适合需要更精细控制的场景：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
    'paragraph': ['Paragraph 1', 'Paragraph 2'],
    'Number of Characters': [40, 120]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 执行替换
df.loc[df['Number of Characters'] < 100, 'paragraph'] = 'Read More...'

方法3：使用apply函数

通过自定义逻辑逐行处理，灵活性强：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
data = {
    'paragraph': ['Paragraph 1', 'Paragraph 2'],
    'Number of Characters': [40, 120]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 执行替换
df['paragraph'] = df.apply(lambda row: 'Read More...' if row['Number of Characters'] < 100 else row['paragraph'], axis=1)

执行上述任意一种方法后，即可得到符合预期的DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Levis Ogoro