Pandas df：如果多个列中的字符计数不匹配，则将值替换为np.NaN

我希望在这个论坛上找到答案：

• 我有一个包含URL的多列df。我的索引列也是URL
• 目的：如果索引中“/”（count（））的数量不等于其他各列值中“/”（count（））的数量，我想用np.NaN替换所有列中的df值

E.x

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首先，您需要与一列进行比较

 counts = df['id_url'].str.count('/')

然后一次计算所有行

 mask = df.str.count('/') == counts

然后我们要显示所有值相等的行

 mask = mask.all(axis=1)

现在我们有了一个每个值都相等的掩码，我们可以使用not操作符来过滤那些至少有一列不相等的掩码

 df.loc[~mask, :] = np.nan # replaces every value in the row with np.nan

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到目前为止你试过什么？堆栈溢出不是代码写入服务。Ok通过在df.columns:df.loc[df.index.str.count（“/”）=df[i].str.count（“/”），i]=np.NaN中使用：

找到了一种方法。无论如何，谢谢有一个更有效的方法来实现你想要的。检查下面的答案。