在Pandas中将特定列中的所有负值替换为另一个值

Question

在Pandas中将特定列中的所有负值替换为另一个值

6

假设我有一个数据框中连续排列的四列，我想用另一个值（比如-5）替换这四列中所有负数的值，我该怎么做？

T1   T2  T3  T4
20   -5  4   3
85  -78  34  21
-45  22  31  75
-6   5   7  -28

从逻辑上讲，我希望这能够起作用。但是，它没有。

for i in df.iloc[:,df.columns.get_loc("T1"):df.columns.get_loc("T1")+4]<0:
    for j in df[i]:
        if j<0:
            j=-5

- hegdep

3个回答

3

使用 mask - 适用于所有列：

df = df.mask(df < 0, -5)

或者需要指定列：

cols = ['T1','T2','T3','T4']
df[cols] = df[cols].mask(df[cols] < 0, -5)
print (df)
   T1  T2  T3  T4
0  20  -5   4   3
1  85  -5  34  21
2  -5  22  31  75
3  -5   5   7  -5

使用与问题中选择位置相似的方法：

pos = df.columns.get_loc("T1")
df.iloc[:,pos:pos+4] = df.iloc[:,pos:pos+4].mask(df < 0, -5)

编辑：

在 pandas 中，如果存在向量化的解决方案，不建议使用循环，因为速度较慢。

但是有可能需要使用循环，你的代码应该改成iterrows 和 iteritems：

for i, row in df.iloc[:,df.columns.get_loc("T1"):df.columns.get_loc("T1")+4].iterrows():
    for j,k in row.iteritems():
        if k < 0:
            df.loc[i, j] = -5
print (df)
   T1  T2  T3  T4
0  20  -5   4   3
1  85  -5  34  21
2  -5  22  31  75
3  -5   5   7  -5

- jezrael

2

您可以使用索引：

c = ['T1','T2','T3','T4']
df[df[c] < 0] = -5

或者使用 clip 方法：

In [47]: df[c].clip(lower=-5)
Out[47]:
   T1  T2  T3  T4
0  20  -5   4   3
1  85  -5  34  21
2  -5  22  31  75
3  -5   5   7  -5

- user3483203

我编辑了我的问题。我的数据框有200多列，我只想编辑连续排列的4/5列。 - hegdep

网页内容由stack overflow 提供, 点击上面的

可以查看英文原文，
原文链接

- Mihai Alexandru-Ionut · Accepted Answer

您可以通过应用条件语句来使用索引。

cols = ['T1','T2','T3','T4']
df[df[cols] < 0] = -5

输出

In [35]: df
Out[35]:
     T1  T2  T3  T4
  0  20  -5   4   3
  1  85  -5  34  21
  2  -5  22  31  75
  3  -5   5   7  -5

在您的示例中，您只是替换变量的值。您需要使用at方法来替换一个单元格的值。

for i in df.iloc[:,df.columns.get_loc("T1"):df.columns.get_loc("T1")+4]<0:
for index, j in enumerate(df[i]):
    if j<0:
        df.at[index, i] = -5