Conditional Replace Pandas

Question

Ich mache wahrscheinlich etwas sehr dumm, aber ich bin ratlos.

Ich habe einen Datenrahmen und ich möchte die Werte in einer bestimmten Spalte ersetzen, die einen Wert mit Null überschreiten. Ich hatte gedacht, das war ein Weg, dies zu erreichen:

df[df.my_channel > 20000].my_channel = 0 

Wenn ich den Kanal in einen neuen Datenrahmen kopiere einfach:

df2 = df.my_channel 

df2[df2 > 20000] = 0 

dies tut genau das, was ich will, aber scheint nicht zu funktionieren mit dem Kanal als Teil des ursprünglichen Datenrahmens.

Danke ist Fortschritt.

Ben

Answer 1

.ix Indexer für Pandas Version vor 0.20.0 in Ordnung funktioniert, aber seit 0.20.0 Pandas, die .ix Indexer ist deprecated, so sollten Sie vermeiden, es zu benutzen. Stattdessen können Sie .loc oder iloc Indexer verwenden. Sie können dieses Problem lösen, indem sie:

mask = df.my_channel > 20000 
column_name = 'my_channel' 
df.loc[mask, column_name] = 0 

mask hilft Ihnen, die Zeilen aus, in dem df.my_channel > 20000True, während df.loc[mask, column_name] = 0 den Wert 0 zu den ausgewählten Zeilen setzt, wo mask in der Spalte enthält die Namen column_name ist.

Update: In diesem Fall sollten Sie loc verwenden, denn wenn Sie iloc verwenden, erhalten Sie eine NotImplementedError bekommen sage Ihnen, dass iLocation basierend boolean Indizierung auf einem Integer-Typ nicht verfügbar ist.

Answer 2

Versuchen

df.ix[df.my_channel > 20000, 'my_channel'] = 0 

Answer 3

Ich persönlich mag die np.where-Funktion, die wie folgt funktioniert:

df['X'] = np.where(df['Y']>=50, 'yes', 'no') 

In Ihrem Fall würden Sie wollen:

import numpy as np df.['my_channel'] = np.where(df.my_channel > 20000, 0, df.my_channel)