我正在嘗試創建一個函式來發現標題中帶有“100”的列，并將這些列中大于 100 的所有值替換為 nan 值：
import pandas as pd
data = {'first_100': ['25', '1568200', '5'],
'second_column': ['first_value', 'second_value', 'third_value'],
'third_100':['89', '9', '589'],
'fourth_column':['first_value', 'second_value', 'third_value'],
}
df = pd.DataFrame(data)
print (df)
所以這是我正在尋找的輸出
uj5u.com熱心網友回復：
使用,filter標識列以確保具有數值，然后使用布爾陣列：'100'to_numericmask
cols = df.filter(like='100').columns
df[cols] = df[cols].mask(df[cols].apply(pd.to_numeric, errors='coerce').gt(100))
輸出：
first_100 second_column third_100 fourth_column
0 25 first_value 89 first_value
1 NaN second_value 9 second_value
2 5 third_value NaN third_value
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