如何在NP.WHERE中使用两个条件

Question

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

都不是

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'])

Answer 1

您的第二次尝试非常接近，使用numpy.where并注意，[its]条件语句使用按位运算符(&^<<>>~)。
将所有内容组合在一起，我们将得到以下结果；

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：）如果要替换不是'01东西'和不是'02东西'的所有记录，则可能要用&替换。此外，我会考虑使用str.startswith。
将其替换到您的np.where(condition)中；

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