如何使用另一个DataFrame的值作为索引和列参考，以保留DataFrame中的一个值（并替换其他值）？

Question

我有以下两个数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[0, 0, 0, 0, 0],
                   [0, 0, 0, 0, 0],
                   [0, 0, 0, 0, 0],
                   [0, 0, 0, 0, 0],
                   [0, 0, 0, 0, 0]],
                  index = [0, 0.25, 0.50, 0.75, 1],
                  columns = [0, 0.25, 0.50, 0.75, 1])

df_cross = pd.DataFrame([[0.0, 0.25],
                         [0.0, 0.75],
                         [0.5, 1]],
                        columns = ['indexes_to_keep',
                                   'cols_to_keep'])

df:

      0.00  0.25  0.50  0.75  1.00
0.00     0     0     0     0     0
0.25     0     0     0     0     0
0.50     0     0     0     0     0
0.75     0     0     0     0     0
1.00     0     0     0     0     0

df_cross:

   indexes_to_keep  cols_to_keep
0              0.0          0.25
1              0.0          0.75
2              0.5          1.00

在df中，我有存储的数据，而df_cross包含我想要保留值的索引和列。在df中，对于索引和列与df_cross的任何行都不匹配的值，我希望用字符串（例如“NaN”）替换。

期望的输出是：

     0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
0.00  NaN    0  NaN    0  NaN
0.25  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
0.50  NaN  NaN  NaN  NaN    0
0.75  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN
1.00  NaN  NaN  NaN  NaN  NaN

提前感谢。

- Romero_91

Answer 1

Pandas不支持使用坐标数组设置元素。您需要使用numpy：

# integer locs
rows = df.index.get_indexer(df_cross.indexes_to_keep)
cols = df.columns.get_indexer(df_cross.cols_to_keep)

# where we want to keep the data
mask = np.full(df.shape, False)
mask[rows, cols] = True

df[:] = df.where(mask)

使用Pandas，创建mask的另一种方法是：

mask = (df_cross.assign(val=True)
          .set_index(['indexes_to_keep', 'cols_to_keep'])
          ['val'].unstack(fill_value=False)
       )

输出结果：

      0.00  0.25  0.50  0.75  1.00
0.00   NaN   0.0   NaN   0.0   NaN
0.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
0.50   NaN   NaN   NaN   NaN   0.0
0.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
1.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN

- Quang Hoang

---

你写的两个代码选项都可以正常工作！但是我会接受使用 pd.crosstab 的答案，因为它看起来更简洁。谢谢！ - Romero_91

Answer 2

让我们在df_cross上尝试使用crosstab，然后使用where来屏蔽值

s = pd.crosstab(*df_cross.values.T)
df.where(s == 1)

---

      0.00  0.25  0.50  0.75  1.00
0.00   NaN   0.0   NaN   0.0   NaN
0.25   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
0.50   NaN   NaN   NaN   NaN   0.0
0.75   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN
1.00   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN

提示： pd.crosstab(*df_cross.values.T) 只是一个语法快捷方式，实际上等同于使用 pd.crosstab(df.indexes_to_keep, df.cols_to_keep)

- Shubham Sharma