test['a']=test['a'].mask(test['a'].str.contains,test['a'.str.extract()])报错incompatinle indexer with dataframe
时间: 2024-06-02 08:10:12 浏览: 9
根据你的描述,可能是代码中有一些语法错误或者逻辑问题,具体原因需要看一下完整的代码和数据。不过根据错误提示,可能是 `contains` 方法需要接收一个字符串作为参数,而你的代码中没有传递字符串参数。建议你检查一下代码,看看是否有语法错误或者逻辑问题,也可以将完整的代码和数据提供出来,这样我可以更好地帮助你解决问题。
相关问题
test['b']=test['a'].mask(test['a'].str.contains,test['a'.str.extract()])
这是一个 Python 代码片段,它的作用是将 Pandas DataFrame 中列'a'中包含特定字符串的行的值替换为从该行中提取的新值,并将结果存储在列'b'中。
具体来说,代码中的 `test['a'].str.contains` 用于检查列'a'中的每个值是否包含特定字符串。如果包含,`mask`方法将该行的值替换为从该行中提取的新值,`str.extract`方法用于从该行中提取新值。结果存储在新的列'b'中。
test['b']=test['a'].mask(test['a'].str.contains('a3'),test['a'.].str.extract('\d$'))报错incompatinle indexer with dataframe
这个错误可能是因为在使用 `mask` 函数时,使用了一个 `Series` 类型的对象来进行索引,而不是一个布尔类型的 Series。你可以尝试将这个条件语句的结果转换成一个布尔类型的 Series,然后再进行索引。例如:
```
bool_series = test['a'].str.contains('a3')
test['b'] = test['a'].mask(bool_series, test['a'].str.extract('(\d)$'))
```
这里我们使用 `str.contains` 函数得到一个布尔类型的 Series,然后将其作为 `mask` 函数的索引进行赋值操作。注意,在使用正则表达式提取数字时,需要使用括号将数字部分括起来。
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