熊貓使用for循環在部分字符串匹配上設置列：使用包含NaN的向量進行錯誤索引

Question

我有一種使用部分字符串匹配分配列的方法。 現在，按照本示例，通過使用for循環，已將此方法擴展為與字符串列表一起使用：

是myDF：

         mytestdata Colourtoassign
0  blah Orange blah          FALSE
1     blah blah Red          FALSE

其中Colourtoassign是要使用列表colourList在for循環中的部分字符串匹配上分配的列：

[“黑色”，“藍色”，“綠色”，“橙色”，“粉紅色”，“紫色”，“紅色”，“白色”，“黃色”，“粉紅色”]

我將其放入我的for循環中，如下所示：

for i in range(len(colourList)-1):
mydf.loc[mydf['mytestdata'].str.contains(colourList[i]), 'Colourtoassign'] = colourList[i]

為mydf產生所需的結果：

         mytestdata Colourtoassign
0  blah Orange blah         Orange
1     blah blah Red            Red

但是，當我嘗試按照以下示例將其與實際數據一起使用時：

for i in range(len(cableList)-1):
ordersTwo.loc[ordersTwo['Variation details'].str.contains(cableList[i]), 'VariationStringLabel_FULL'] = cableList[i]

我收到錯誤ValueError：無法用包含NA / NaN值的向量建立索引 。

此數據框的相關列：

ordersTwo ['差異詳細信息']：

0                                                  NaN
1                                                  NaN
2    [Cable Length (metres):3M (9ft, 10in),Colour:Hot Pink]
3    [Cable Length (metres):2M (6ft, 7in),Colour:Hot Pink]

ordersTwo [ 'VariationStringLabel_FULL']：

0    FALSE
1    FALSE
2    FALSE
3    FALSE

盡管我不認為它是發生索引的向量，但我嘗試使用ordersTwo ['Variation details']。fillna（0，inplace = True）刪除orderTwo ['Variation details']的NaN 。但結果是相同。

我的代碼或方法有什么錯誤？

Answer 1

Series.str.contains（pat，case = True，flags = 0，na = nan，regex = True）

其中na：默認NaN，填充缺失值的值。

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.str.contains.html

試試下面的代碼：

for i in range(len(cableList)-1):
    ordersTwo.loc[ordersTwo['Variation details'].str.contains(cableList[i], na=False), 'VariationStringLabel_FULL'] = cableList[i]