Python 使用掩码替换numpy数组中的字符串会导致字符串被截断

在一个更大的项目中，我使用遮罩根据一系列其他输入设置绘图的颜色。在一组中，默认颜色为

'darkgreen'

，除非遮罩为

True

，然后它变为

'white'

。在第二组中，情况正好相反。下面的代码是仅包括掩码/阵列设置的MRE

将

'darkgreen'

转换为

'white'

的部分工作正常。但当我试图将

'white'

转换为

'darkgreen'

时，它会将其截断为

'darkg'

。我假设它在字符串中使用相同数量的字符，但我不确定为什么或如何修复它！提前谢谢

import numpy as np
import pandas as pd

df=pd.DataFrame(np.random.randn(30, 2), columns=['A','B'])

a_mask = df['A'] > 0
b_mask = df['B'] > 0

n = 30

uca = ['darkgreen' for i in range(n)]
uca = np.array(uca)
uc = uca.copy()
uc[a_mask] = 'white'
dca = ['white' for i in range(n)]
dca = np.array(dca)
dc = dca.copy()
dc[b_mask] = 'darkgreen'
print(uc)
print(dc)

---

您需要使用numpy的

where

功能：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.randn(30, 2), columns=['A', 'B'])

a_mask = df['A'] > 0
b_mask = df['B'] > 0

n = 30

uca = ['darkgreen' for i in range(n)]
uca = np.array(uca)
uc = uca.copy()
uc[a_mask] = 'white'
dca = ['white' for i in range(n)]
dca = np.array(dca)
dc = dca.copy()
dc = np.where(b_mask, 'darkgreen', dc)
print(uc)
print(dc)

---

您需要使用numpy的

where

功能：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.randn(30, 2), columns=['A', 'B'])

a_mask = df['A'] > 0
b_mask = df['B'] > 0

n = 30

uca = ['darkgreen' for i in range(n)]
uca = np.array(uca)
uc = uca.copy()
uc[a_mask] = 'white'
dca = ['white' for i in range(n)]
dca = np.array(dca)
dc = dca.copy()
dc = np.where(b_mask, 'darkgreen', dc)
print(uc)
print(dc)

---

检查字符串数组的数据类型：

>>> uca.dtype
dtype('<U9')

>>> dca.dtype
dtype('<U5')

>>uca.dtype
数据类型（'检查字符串数组的数据类型：

>>> uca.dtype
dtype('<U9')

>>> dca.dtype
dtype('<U5')

>>uca.dtype
dtype（'我以前从未遇到过这种Ndarays怪癖-通常用于数字本身。如果它解决了您的问题，请不要忘记接受答案；）我以前从未遇到过这种Ndarays怪癖-通常用于数字本身。如果它解决了您的问题，请不要忘记接受答案；）
numpy
带有字符串的数组具有固定的字符长度，例如
U10
。检查
dtype
。将较长的字符串写入数组会导致截断
pandas
对字符串使用对象数据类型，因此没有截断。顺便说一句，你可以用uca中的
['darkgreen']*n
替换
['darkgreen']]
，对dca也是如此。
numpy
带有字符串的数组具有固定的字符长度，例如
U10
。检查
dtype
。将较长的字符串写入数组会导致截断
pandas
对字符串使用对象数据类型，因此没有截断。顺便说一句，您可以将
['darkgreen'替换为uca中的i（n）]
和dca中的
['darkgreen']*n
。