Pandas DataFrame DataFrame.where() 函数
Minahil Noor
2023年1月30日
2020年11月7日
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pandas.DataFrame.where()的语法 -
示例代码：
DataFrame.where() -
示例代码：
DataFrame.where()指定一个值 -
示例代码：
DataFrame.where()使用多个条件
Python Pandas DataFrame.where() 函数接受一个条件作为参数，并产生相应的结果。它对 DataFrame 的每个值进行条件检查，并选择接受条件的值。它的功能类似于 if-else 语句。不接受条件的值会被默认的 NaN 值代替。
pandas.DataFrame.where() 的语法
DataFrame.where(cond,
other= NaN,
inplace= False,
axis= None,
level= None,
errors= 'raise',
try_cast= False)
参数
这个函数有几个参数。以上是所有参数的默认值。
cond |
它是一个布尔值 Series 或 DataFrame，一个数组样的结构或一个可调用的结构。它代表了对 DataFrame 的每个值进行检查的条件/条件。如果条件是 True，那么原始值不会被替换。否则，就会被一个 NaN 值替换。 |
other |
它是一个标量，Series/DataFrame，或一个可调用的函数。它表示如果条件为 False，将为原始值放置的值。 |
inplace |
它是一个布尔值。它告诉我们对数据的操作。如果为 True，它将自己进行修改。 |
axis |
它是一个整数值。它告诉工作轴的行或列。 |
level |
它是一个整数值。它说明了级别。 |
errors |
它是一个字符串。它讲述了错误的情况。它接受两个选项：raise 或 ignore。如果它的值是 raise，那么它允许提出异常。如果它的值是 ignore，那么它将忽略异常，如果有错误，则返回原始对象。 |
try_cast |
它是一个布尔值。如果可能，它将函数的输出转换为原始输入类型。 |
返回值
它根据条件返回改变后的 DataFrame。
示例代码：DataFrame.where()
我们将在下一个代码示例中通过实现这个函数来进一步了解它。
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
该函数有一个必选参数，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)
输出：
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
不大于 50 的值，即不满足条件的值将被一个 NaN 值代替。
示例代码：DataFrame.where() 指定一个值
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)
输出：
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
在这里，不符合条件的值被用户定义的值代替。
示例代码：DataFrame.where() 使用多个条件
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)
输出：
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 包含符合这两个条件的值。