如何基于value_counts()条件修改Pandas DataFrame的单元格值

解决方法 #

你可以通过先统计频次、筛选低频次元素、再批量替换的方式实现需求，完整代码如下：

import pandas as pd

# 原始DataFrame
df = pd.DataFrame({'data':['lemon', 'apple', 'lemon', 'apple', 'apple', 'lemon', 'pear', 'apple', 
                            'pear', 'lemon', 'pear', 'orange', 'banana', 'banana', 'pear']})

# 1. 统计data列各元素的出现频次
value_counts = df['data'].value_counts()
# 2. 筛选出出现频次小于4的元素列表
low_freq_values = value_counts[value_counts < 4].index
# 3. 批量替换低频次元素为'other'
df.loc[df['data'].isin(low_freq_values), 'data'] = 'other'

print(df)

运行后输出结果和预期完全一致：

data
0    lemon
1    apple
2    lemon
3    apple
4    apple
5    lemon
6     pear
7    apple
8     pear
9    lemon
10    pear
11  other
12  other
13  other
14    pear

内容的提问来源于stack exchange，提问作者taga