关于python：如何在np.where中使用两个条件

How to use two condition in np.where

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data['BUILDING CLASS CATEGORY'] = np.where(data['BUILDING CLASS
CATEGORY']!='01 ONE FAMILY DWELLINGS' or '02 TWO FAMILY
DWELLINGS ', 'OTHERS' , data['BUILDING CLASS CATEGORY'])

也不

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data['BUILDING CLASS CATEGORY'] = np.where(data['BUILDING CLASS
CATEGORY']!='01 ONE FAMILY DWELLINGS' or data['BUILDING
CLASS CATEGORY']!='02 TWO FAMILY DWELLINGS', 'OTHERS' ,
data['BUILDING CLASS CATEGORY'])

值错误：序列的真值不明确。使用a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()。

相关讨论

第二次尝试非常接近，使用numpy.where并注意[its]条件语句使用位运算符(& | ^ << >> ~。
把所有的东西放在一起，我们会有以下内容：

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import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.DataFrame({'COL': ['01 thing','02 thing','03 thing']})

print(data)
>>> COL
>>> 0 01 thing
>>> 1 02 thing
>>> 2 03 thing

data['COL'] = np.where((data['COL'] != '01 thing') |
(data['COL'] != '02 thing'), 'other', data['COL'])

print(data)
>>> COL
>>> 0 other
>>> 1 other
>>> 2 other

(建议：)如果您要替换所有不是'01 thing'和'02 thing'的记录，您可能要用&替换|。另外，我会考虑使用str.startswith。
我们已经把它代入你的np.where(condition)中了；

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data['COL'] = np.where(~data['COL'].str.startswith('01') &
~data['COL'].str.startswith('02'), 'other', data['COL'])

print(data)
>>> COL
>>> 0 01 thing
>>> 1 other
>>> 2 02 thing