当 DataFrame 列中的值以字符串开头时，使用 lambda 替换它们

我有一个数据框：

import pandas as pd
import numpy as np
x = {'Value': ['Test', 'XXX123', 'XXX456', 'Test']}
df = pd.DataFrame(x)

我想使用 lambda 将以 XXX 开头的值替换为 np.nan。

我已经尝试了很多替换、应用和映射的方法，我能做的最好的就是“假”、“真”、“真”、“假”。

下面的方法有效，但我想知道更好的方法，并且我认为应用、替换和 lambda 可能是更好的方法。

df.Value.loc[df.Value.str.startswith('XXX', na=False)] = np.nan

use the apply https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.apply.html method

In [80]: x = {'Value': ['Test', 'XXX123', 'XXX456', 'Test']}
In [81]: df = pd.DataFrame(x)
In [82]: df.Value.apply(lambda x: np.nan if x.startswith('XXX') else x)
Out[82]:
0    Test
1     NaN
2     NaN
3    Test
Name: Value, dtype: object

Performance Comparision of apply, where, loc