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pandas条件替换值(where&mask)

三叶草body 2023-03-28 原文

pandas条件替换值(where&mask)

在日常分析中，经常会遇到对数据的筛选处理相关的工作，我们可以使用loc和iloc定位分析筛选的列或行数据，下面介绍一种高级筛选的用法where和mask。

pd.where: 替换条件（condition）为Flase处的值

pd.mask: 替换条件（condition）为True处的值

np.where: 替换条件，类似三元表达式

# 条件不成立时，值替换成other
pd.where(self, cond, other=nan, inplace=False,
        axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False)
# 条件成立时，值替换成other
pd.mask(self, cond, other=nan, inplace=False,
		axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False)
# 条件成立时，值为x；不成立时，值为y
np.where(condition, x, y)

首先模拟一组学生成绩表数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# 设置学科
subjects = ['math', 'chinese', 'english', 'history']

# 设置学生
students = ['Tom', 'Alice', 'Bobby', 'Candy', 'David', 'Eva', 'Frank', 'Grace', 'Howard', 'Ivy',
            'John', 'Karen', 'Larry', 'Marie', 'Nancy', 'Oscar', 'Peter', 'Queen', 'Robert', 'Susan']

# 随机生成成绩
score = np.random.randint(low=0, high=100, size=(len(students), len(subjects)))

# 生成DataFrame
df = pd.DataFrame(
    score,
    columns=subjects,
    index=students
)

df
math chinese english history
Tom 24 57 60 44
Alice 92 25 64 26
Bobby 96 61 94 96
Candy 36 87 10 38
David 29 73 37 64
Eva 94 40 30 81
Frank 24 44 40 14
Grace 37 70 50 5
Howard 82 86 46 10
Ivy 24 7 30 30
John 39 32 97 48
Karen 68 29 34 11
Larry 82 5 3 78
Marie 96 83 73 63
Nancy 25 33 37 53
Oscar 2 65 49 73
Peter 9 19 11 67
Queen 44 19 85 23
Robert 75 35 47 77
Susan 71 6 10 82

1 pd.where

  • where(条件, pd.NA)

值替换：pandas中的where方法，如果 条件 为真，保持原来的值，否则替换为other

增加字段 math_pass, 数学成绩大于60，为及格， 否则为不及格

df1 = df.copy()
# 默认及格
df1['math_pass'] = '及格'
df1['math_pass'] = df1['math_pass'].where(df1['math'] > 60, '不及格')

df1
math chinese english history math_pass
Tom 24 57 60 44 不及格
Alice 92 25 64 26 及格
Bobby 96 61 94 96 及格
Candy 36 87 10 38 不及格
David 29 73 37 64 不及格
Eva 94 40 30 81 及格
Frank 24 44 40 14 不及格
Grace 37 70 50 5 不及格
Howard 82 86 46 10 及格
Ivy 24 7 30 30 不及格
John 39 32 97 48 不及格
Karen 68 29 34 11 及格
Larry 82 5 3 78 及格
Marie 96 83 73 63 及格
Nancy 25 33 37 53 不及格
Oscar 2 65 49 73 不及格
Peter 9 19 11 67 不及格
Queen 44 19 85 23 不及格
Robert 75 35 47 77 及格
Susan 71 6 10 82 及格

2 np.where

在numpy中的where使用,与pandas有所不同

# 条件成立时，值为x；不成立时，值为y
np.where(condition, x, y)

增加字段 math_pass2, 数学成绩大于60，为及格， 否则为不及格

df2 = df.copy()
# 数学成绩大于60，为及格， 否则为不及格
df2['math_pass2'] = np.where(df2['math'] > 60, '及格', '不及格')

df2
math chinese english history math_pass2
Tom 24 57 60 44 不及格
Alice 92 25 64 26 及格
Bobby 96 61 94 96 及格
Candy 36 87 10 38 不及格
David 29 73 37 64 不及格
Eva 94 40 30 81 及格
Frank 24 44 40 14 不及格
Grace 37 70 50 5 不及格
Howard 82 86 46 10 及格
Ivy 24 7 30 30 不及格
John 39 32 97 48 不及格
Karen 68 29 34 11 及格
Larry 82 5 3 78 及格
Marie 96 83 73 63 及格
Nancy 25 33 37 53 不及格
Oscar 2 65 49 73 不及格
Peter 9 19 11 67 不及格
Queen 44 19 85 23 不及格
Robert 75 35 47 77 及格
Susan 71 6 10 82 及格

3 pd.mask

值替换：pandas中的mask方法，如果 条件 为真，值替换为other

增加字段 math_pass3, 数学成绩大于60，为及格， 否则为不及格

df3 = df.copy()
df3['math_pass3'] = '不及格'
df3['math_pass3'] = df3['math_pass3'].mask(df3['math'] > 60, '及格')

df3
math chinese english history math_pass3
Tom 24 57 60 44 不及格
Alice 92 25 64 26 及格
Bobby 96 61 94 96 及格
Candy 36 87 10 38 不及格
David 29 73 37 64 不及格
Eva 94 40 30 81 及格
Frank 24 44 40 14 不及格
Grace 37 70 50 5 不及格
Howard 82 86 46 10 及格
Ivy 24 7 30 30 不及格
John 39 32 97 48 不及格
Karen 68 29 34 11 及格
Larry 82 5 3 78 及格
Marie 96 83 73 63 及格
Nancy 25 33 37 53 不及格
Oscar 2 65 49 73 不及格
Peter 9 19 11 67 不及格
Queen 44 19 85 23 不及格
Robert 75 35 47 77 及格
Susan 71 6 10 82 及格
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