Pandas DataFrame DataFrame.where() 函式
Minahil Noor
2023年1月30日
2020年11月7日
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pandas.DataFrame.where()的語法 -
示例程式碼：
DataFrame.where() -
示例程式碼：
DataFrame.where()指定一個值 -
示例程式碼：
DataFrame.where()使用多個條件
Python Pandas DataFrame.where() 函式接受一個條件作為引數，併產生相應的結果。它對 DataFrame 的每個值進行條件檢查，並選擇接受條件的值。它的功能類似於 if-else 語句。不接受條件的值會被預設的 NaN 值代替。
pandas.DataFrame.where() 的語法
DataFrame.where(cond,
other= NaN,
inplace= False,
axis= None,
level= None,
errors= 'raise',
try_cast= False)
引數
這個函式有幾個引數。以上是所有引數的預設值。
cond |
它是一個布林值 Series 或 DataFrame，一個陣列樣的結構或一個可呼叫的結構。它代表了對 DataFrame 的每個值進行檢查的條件/條件。如果條件是 True，那麼原始值不會被替換。否則，就會被一個 NaN 值替換。 |
other |
它是一個標量，Series/DataFrame，或一個可呼叫的函式。它表示如果條件為 False，將為原始值放置的值。 |
inplace |
它是一個布林值。它告訴我們對資料的操作。如果為 True，它將自己進行修改。 |
axis |
它是一個整數值。它告訴工作軸的行或列。 |
level |
它是一個整數值。它說明了級別。 |
errors |
它是一個字串。它講述了錯誤的情況。它接受兩個選項：raise 或 ignore。如果它的值是 raise，那麼它允許提出異常。如果它的值是 ignore，那麼它將忽略異常，如果有錯誤，則返回原始物件。 |
try_cast |
它是一個布林值。如果可能，它將函式的輸出轉換為原始輸入型別。 |
返回值
它根據條件返回改變後的 DataFrame。
示例程式碼：DataFrame.where()
我們將在下一個程式碼示例中通過實現這個函式來進一步瞭解它。
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({
'A':
{0: 60,
1: 100,
2: 80,
3: 78,
4: 95,
5: 45,
6: 67,
7: 12,
8: 23,
9: 50},
'B':
{0: 90,
1: 75,
2: 82,
3: 64,
4: 45,
5: 35,
6: 74,
7: 52,
8: 93,
9: 18}
})
print(dataframe)
示例 DataFrame 就是。
A B
0 60 90
1 100 75
2 80 82
3 78 64
4 95 45
5 45 35
6 67 74
7 12 52
8 23 93
9 50 18
該函式有一個必選引數，即 cond。
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({
'A':
{0: 60,
1: 100,
2: 80,
3: 78,
4: 95,
5: 45,
6: 67,
7: 12,
8: 23,
9: 50},
'B':
{0: 90,
1: 75,
2: 82,
3: 64,
4: 45,
5: 35,
6: 74,
7: 52,
8: 93,
9: 18}
})
dataframe1 = dataframe.where(dataframe>50)
print(dataframe1)
輸出：
A B
0 60.0 90.0
1 100.0 75.0
2 80.0 82.0
3 78.0 64.0
4 95.0 NaN
5 NaN NaN
6 67.0 74.0
7 NaN 52.0
8 NaN 93.0
9 NaN NaN
不大於 50 的值，即不滿足條件的值將被一個 NaN 值代替。
示例程式碼：DataFrame.where() 指定一個值
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({
'A':
{0: 60,
1: 100,
2: 80,
3: 78,
4: 95,
5: 45,
6: 67,
7: 12,
8: 23,
9: 50},
'B':
{0: 90,
1: 75,
2: 82,
3: 64,
4: 45,
5: 35,
6: 74,
7: 52,
8: 93,
9: 18}
})
dataframe1 = dataframe.where(dataframe>50, other= 0)
print(dataframe1)
輸出：
A B
0 60 90
1 100 75
2 80 82
3 78 64
4 95 0
5 0 0
6 67 74
7 0 52
8 0 93
9 0 0
在這裡，不符合條件的值被使用者定義的值代替。
示例程式碼：DataFrame.where() 使用多個條件
import pandas as pd
dataframe=pd.DataFrame({
'A':
{0: 60,
1: 100,
2: 80,
3: 78,
4: 95,
5: 45,
6: 67,
7: 12,
8: 23,
9: 50},
'B':
{0: 90,
1: 75,
2: 82,
3: 64,
4: 45,
5: 35,
6: 74,
7: 52,
8: 93,
9: 18}
})
dataframe1 = dataframe.where((dataframe==80)|(dataframe<50), other= 0)
print(dataframe1)
輸出：
A B
0 0 0
1 0 0
2 80 0
3 0 0
4 0 45
5 45 35
6 0 0
7 12 0
8 23 0
9 0 18
返回的 DataFrame 包含符合這兩個條件的值。