Условная замена Pandas

Question

Я, наверное, делаю что-то очень глупое, но я в тупике.

У меня есть dataframe, и я хочу заменить значения в определенном столбце, которые превышают значение с нулем. Я думал, что это был способ достижения этой цели:

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

Если скопировать канал в новый фрейм данных это просто:

df2 = df.my_channel 

df2[df2 > 20000] = 0 

это делает именно то, что я хочу, но, кажется, не работает с каналом как частью исходного фрейма.

Спасибо заранее.

Бен

Answer 1

.ix индексатор работает хорошо для панд версии до 0.20.0, но с пандами 0.20.0, то .ix индексатор deprecated, поэтому следует избегать его использования. Вместо этого вы можете использовать .loc или iloc индексаторов. Вы можете решить эту проблему:

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

mask поможет вам выбрать строки, в которых df.my_channel > 20000 является True, в то время как df.loc[mask, column_name] = 0 устанавливает значение 0 в выбранных строках, где mask держит в столбце, имя которого является column_name.

Update: В этом случае, вы должны использовать loc, потому что если вы используете iloc, вы получите NotImplementedError сообщающую, что iLocation на основе булева индексация на целочисленном типе не доступна.

Answer 2

Попробуйте

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

Answer 3

Я лично, как с помощью функции np.where, которая работает следующим образом:

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

В вашем случае вы хотите:

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