Python 熊猫：条件替换为集合

我有一组常见的电子邮件地址，如下所示：

common_addresses = set(["yahoo.com", "gmail.com", "hotmail.com"])

我有一个熊猫数据帧，

df

，看起来像：

id email_domain
1  yahoo.com
2  gmail.com
3  unk.com
4  new.com

我想将不在我的

common\u地址中的电子邮件替换为“稀有”。以下是我的尝试：

mask = df.email_domain not in common_addresses
df.loc[mask, "email_domain"] = "rare"

我在
mask=…
行上得到一个错误，如下所示：

TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed

我应该如何创建此掩码

谢谢
 你就快到了。对于要用于检查成员资格的系列。在您的情况下，您应该将代码更改为：

mask = ~df.email_domain.isin(common_addresses)
df.loc[mask, "email_domain"] = "rare"

此外，您需要使用
~
运算符（而不是
而不是
）对序列进行操作。
另一种方法是使用

df['email_domain'] = df.email_domain.where(df.email_domain.isin(common_addresses), 'rare')

df

输出：

   id email_domain
0   1    yahoo.com
1   2    gmail.com
2   3         rare
3   4         rare