Python 如果值是浮点值，则选择数据帧中的行 def categorizeMainUrl（url）： 类别=“其他” 如果url中有“/special/”： 类别=“特殊” 退货类别 df[“category”]=df[“main_URL”]。应用（lambda URL:categorizeMainUrl（URL））

在运行这部分代码时，我保留以下异常。

“类型错误：类型为“float”的参数不可编辑”

如何仅选择具有浮点值的数据帧部分？

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（在此列中，我将仅等待字符串作为数据类型）

以下命令仅选择包含特定数据类型的行（此处为float）：

df[df[“category]”。应用（lambda x:isinstance（x，float））

用于填充

NaN

值，然后可以与或一起使用 要创建新系列，请执行以下操作：

df["category"] = np.where(df['main_URL'].fillna('').str.contains('/special/'),
                          "special", "other")

或

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我建议您查看：

此解决方案有效，但效率肯定很低，我建议您查看：

df["category"] = (df['main_URL'].fillna('')
                                .str.contains('/special/')
                                .map({True:"special",
                                      False:"other"}) 
                 )
#df['main_URL'].fillna('').str.contains('/special/').replace({True:"special",
#                                                              False:"other"})