有条件替换 Pandas
我可能在做一些非常愚蠢的事情,但是我很沮丧。
我有一个数据框,我想用超过零的值替换特定列中的值。我以为这是实现此目标的一种方式:
df[df.my_channel > 20000].my_channel = 0
如果将通道复制到新的数据框中,这很简单:
df2 = df.my_channel df2[df2 > 20000] = 0
这完全符合我的要求,但似乎无法与通道一起用作原始数据帧的一部分。
回答:
.ixindexer
可以在0.20.0之前的熊猫版本上正常工作,但是由于pandas为0.20.0 ,因此不推荐使用.ix indexer
,因此应避免使用它。而是可以使用或索引器。你可以通过以下方法解决此问题:.lociloc
mask = df.my_channel > 20000column_name = 'my_channel'
df.loc[mask, column_name] = 0
或者,一行
df.loc[df.my_channel > 20000, 'my_channel'] = 0
mask帮助你选择这些行df.my_channel > 20000为True
,而df.loc[mask, column_name] = 0
将值0
到所选择的行,其中mask在其名称是列存放column_name
。
更新: 在这种情况下,应该使用,loc
因为如果使用iloc
,则会NotImplementedError
告诉你基于iLocation
的基于整数类型的布尔索引不可用。
以上是 有条件替换 Pandas 的全部内容, 来源链接: utcz.com/qa/399674.html