2016-05-25 3 views
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ich einen Pandas Datenrahmen haben, sample, mit einer der Säulen genannt PR auf, die eine Lambda-Funktion bewerbe wie folgt:Wie man richtig eine Lambda-Funktion in eine Spalte Pandas Datenrahmen gelten

sample['PR'] = sample['PR'].apply(lambda x: NaN if x < 90) 

I dann folgende Syntax Fehlermeldung erhalten:

sample['PR'] = sample['PR'].apply(lambda x: NaN if x < 90) 
                 ^
SyntaxError: invalid syntax 

Was mache ich falsch?

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Vielleicht ändern versuchen 'NaN' zu' np.nan' – jezrael

+2

Sie brauchen keine ausgefallene Funktion. Ordne es einfach zu: 'sample.PR [sample.PR <90] = np.nan' – ssm

Antwort

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Sie benötigen mask:

sample['PR'] = sample['PR'].mask(sample['PR'] < 90, np.nan) 

Eine andere Lösung mit loc und boolean indexing:

sample.loc[sample['PR'] < 90, 'PR'] = np.nan 

Probe:

import pandas as pd 
import numpy as np 

sample = pd.DataFrame({'PR':[10,100,40] }) 
print (sample) 
    PR 
0 10 
1 100 
2 40 

sample['PR'] = sample['PR'].mask(sample['PR'] < 90, np.nan) 
print (sample) 
     PR 
0 NaN 
1 100.0 
2 NaN 
sample.loc[sample['PR'] < 90, 'PR'] = np.nan 
print (sample) 
     PR 
0 NaN 
1 100.0 
2 NaN 

EDIT:

Lösung mit apply:

sample['PR'] = sample['PR'].apply(lambda x: np.nan if x < 90 else x) 

Timingslen(df)=300k:

sample = pd.concat([sample]*100000).reset_index(drop=True) 

In [853]: %timeit sample['PR'].apply(lambda x: np.nan if x < 90 else x) 
10 loops, best of 3: 102 ms per loop 

In [854]: %timeit sample['PR'].mask(sample['PR'] < 90, np.nan) 
The slowest run took 4.28 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached. 
100 loops, best of 3: 3.71 ms per loop 
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Scheint nicht zu tun, was ich brauche. Die Idee ist, alle Werte unter 90 in der Spalte "PR" mit NaN zu füllen. – Amani

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Das funktioniert, vielen Dank. – Amani

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Die Anwendungslösung funktioniert auch, wird die Anwendungslösung übernehmen. Vielen Dank. – Amani

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