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Anofelesoff
Asked:2020-05-17 22:52:38 +0000 UTC2020-05-17 22:52:38 +0000 UTC

按条件替换现有 DataFrame 中的数据

  • 772

DataFrame 有一个从 0 到 19 的房间列表。您需要匹配它。
从DataFrame中移除所有room值\u003d 0的数据，并包含所有rooms>4的数据，替换为4。

尝试了几种方法：

data["rooms"] = data["rooms"].drop(np.where(data['rooms'] == 0)[0])
data["rooms"] = data[data["rooms"] >= 4 ].replace((data["rooms"] >= 4), 4)

第二：

rooms_data = data.drop(np.where(data['rooms'] == 0)[0])
def rooms_data_norma(row):
    if row['rooms'] >= 4:
        return row['rooms'] == 4
    else:
        return row['rooms']

数据框 - 示例

结果，可以摆脱 0 值，但不可能用同一 DataFrame 中的必要值替换所有大于该值的值。

必需：只有行应该保留在最初没有 0 的 DataFrame 中，并且大于 4 的所有内容都应该替换为 4。

有没有更简单的方法可行？

python

1 个回答

  1. Best Answer

    读取输入：

    In [146]: df = pd.read_csv(r"D:\download\SjdGD89n.txt")

In [147]: df
Out[147]:
    rooms
0       3
1       1
2       2
3       0
4       2
5       1
6       1
7       0
8       1
9       3
10      0
11      2
12      2
13      2
14      1
15      1
16     19
17      1
18      1
19      5
20      3
21      7
22      2
23      4
24      2
25      3
26      4
27      3
28      1
29      3

    解决方案：

    df["rooms"] = df["rooms"].clip(0, 4)
df = df.query("rooms > 0")

    结果：

    In [176]: df
Out[176]:
    rooms
0       3
1       1
2       2
4       2
5       1
6       1
8       1
9       3
11      2
12      2
13      2
14      1
15      1
16      4
17      1
18      1
19      4
20      3
21      4
22      2
23      4
24      2
25      3
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