标签:df where NaN 用法 other cond True
1、pd.Series( ).where( cond ) 可以过滤不满足cond的值并赋予NaN空值
s = pd.Series(range(5))
s.where(s > 0)
0 NaN
1 1.0
2 2.0
3 3.0
4 4.0
2、pd.Series( ).mask(cond) 使用时,结果与where相反
s.mask(s > 0)
0 0.0
1 NaN
2 NaN
3 NaN
4 NaN
3、赋予other 值得用法
s.where(s > 1, 10) #cond = s > 1,other = 10
0 10.0
1 10.0
2 2.0
3 3.0
4 4.0
4、df.where从主体df出发,True返回df 本身的值,否则返回other的值;np.where(cond,x,y),True返回x的值,False返回y的值
df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(-1, 2), columns=['A', 'B'])
m = df % 3 == 0
df.where(m, -df) #cond = m,other = -df
A B
0 0 -1
1 -2 3
2 -4 -5
3 6 -7
4 -8 9
df.where(m, -df) == np.where(m, df, -df)
A B
0 True True
1 True True
2 True True
3 True True
4 True True
df.where(m, -df) == df.mask(~m, -df)
A B
0 True True
1 True True
2 True True
3 True True
4 True True
去掉特定的某行某列:
df.where(df !=N).dropna(axis = 1)
参考资料:
https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/80226990
标签:df,where,NaN,用法,other,cond,True
来源: https://www.cnblogs.com/yuyanc/p/16434531.html
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