Pandas 使用np.select和np.where替换基于条件的df中的值

我有一个数据项列表，我想通过df的col循环，用单词“database”替换匹配数据项中任何项的所有实例。我试过使用np.select：

discrete_distributed_bar["profile_standardized"] = np.select(
    [discrete_distributed_bar["profile_standardized"].isin(data_terms)],
    ["database"],
    default=discrete_distributed_bar.profile_standardized,
)

对于np，其中：

for index, row in discrete_distributed_bar["profile_standardized"].items():
    np.where(
        discrete_distributed_bar["profile_standardized"].isin(data_terms),
        "database",
        row,
    )

但这种替代并没有真正发生。我错过了什么

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谢谢你的帮助

这里似乎应该简化解决方案：

discrete_distributed_bar["profile_standardized"] = discrete_distributed_bar["profile_standardized"].replace(data_terms, 'database')

但我认为数据（例如空格）存在一些问题，请通过以下方式进行测试：

print (discrete_distributed_bar["profile_standardized"].isin(data_terms))

然后是可能的用途：

discrete_distributed_bar["profile_standardized"] = discrete_distributed_bar["profile_standardized"].str.strip().replace(data_terms, 'database')

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你能提供一些数据样本吗？没有训练空格？如果测试

print（离散分布条[“profile\u standarized”].isin（数据项））

返回匹配的正确

True

？一定有其他原因，因为在多次尝试失败后，它突然起作用？非常感谢你的帮助@耶斯雷尔