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python - 用 "sign"数字填充 DataFrame

coder 2023-08-22 原文

我有一个充满 float (正数和负数)和一些 NaN 的 DataFrame。 我想用它的符号替换每个 float :

  • 如果它是 NaN -> 它仍然是 Nan
  • 如果为正 -> 替换为 1
  • 如果为负 -> 替换为 -1
  • 如果为零 -> 保留为 0

对进行这种大规模替换有什么建议吗？

最佳答案

您可以使用 np.sign :

df
Out[100]: 
     A
0 -4.0
1  2.0
2  NaN
3  0.0

import numpy as np
np.sign(df["A"])

Out[101]: 
0   -1.0
1    1.0
2    NaN
3    0.0
Name: A, dtype: float64

为了应用到所有列，可以直接传递dataframe:

df
Out[121]: 
          0         1         2         3
0 -2.932447 -1.686652       NaN -0.908441
1  1.254436  0.000000  0.072242  0.796944
2  2.626737  0.169639 -1.457195  1.169238
3  0.000000 -1.174251  0.660111  1.115518
4 -1.998091 -0.125095  0.000000 -0.506782

np.sign(df)
Out[122]: 
     0    1    2    3
0 -1.0 -1.0  NaN -1.0
1  1.0  0.0  1.0  1.0
2  1.0  1.0 -1.0  1.0
3  0.0 -1.0  1.0  1.0
4 -1.0 -1.0  0.0 -1.0

关于python - 用 "sign"数字填充 DataFrame，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37377478/

ampDataFrame1.0sectioncodepythonpandas

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