pandas DataFrame where的实现示例_Python

pandas2.2 dataframe

indexing, iteration

方法	描述
dataframe.head([n])	用于返回 dataframe 的前几行
dataframe.at	快速访问和修改 dataframe 中单个值的方法
dataframe.iat	快速访问和修改 dataframe 中单个值的方法
dataframe.loc	用于基于标签（行标签和列标签）来访问和修改 dataframe 中的数据
dataframe.iloc	用于基于整数位置（行号和列号）来访问和修改 dataframe 中的数据
dataframe.insert(loc, column, value[, …])	用于在 dataframe 的指定位置插入一个新的列
dataframe.iter()	用于迭代 dataframe 的列名
dataframe.items()	用于迭代 dataframe 的列名和列数据
dataframe.keys()	返回 dataframe 的列名
dataframe.iterrows()	用于逐行迭代 dataframe
dataframe.itertuples([index, name])	用于逐行迭代 dataframe
dataframe.pop(item)	用于从 dataframe 中删除指定列
dataframe.tail([n])	用于返回 dataframe 的最后 `n` 行
dataframe.xs(key[, axis, level, drop_level])	用于从 dataframe 中提取一个横截面（cross-section）
dataframe.get(key[, default])	用于从 dataframe 中获取指定列的数据
dataframe.isin(values)	用于检查 dataframe 中的每个元素是否包含在指定的值集合中
dataframe.where(cond[, other, inplace, …])	用于根据条件筛选 dataframe 中的元素

pandas.dataframe.where()

pandas.dataframe.where(cond, other=nan, *, inplace=false, axis=none, level=none) 方法用于根据条件筛选 dataframe 中的元素。如果条件为 true，则保留元素；如果条件为 false，则用 other 参数指定的值替换该元素。

参数

cond：布尔条件，可以是布尔值、布尔数组、布尔 dataframe 或布尔 series。
other：可选参数，当条件为 false 时使用的值。默认为 nan。
inplace：布尔值，如果为 true，则直接在原 dataframe 上进行修改，否则返回一个新的 dataframe。默认为 false。
axis：指定轴，0 或 'index' 表示按行，1 或 'columns' 表示按列。默认为 none。
level：如果索引是多级索引，指定要使用的级别。默认为 none。

返回值

如果 inplace=false，返回一个新的 dataframe。
如果 inplace=true，返回 none。

示例

假设我们有一个 dataframe 如下：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'a': [1, 2, 3, 4],
    'b': [5, 6, 7, 8]
}

df = pd.dataframe(data)
print("原始 dataframe:")
print(df)

输出：

原始 dataframe:
a b
0 1 5
1 2 6
2 3 7
3 4 8

示例 1：使用布尔条件替换值

将 a 列中大于 2 的值替换为 nan：

result = df.where(df['a'] <= 2)
print("\n将 a 列中大于 2 的值替换为 nan:")
print(result)

输出：

将 a 列中大于 2 的值替换为 nan:
a b
0 1.0 5.0
1 2.0 6.0
2 nan nan
3 nan nan

示例 2：使用布尔条件和自定义替换值

将 a 列中大于 2 的值替换为 0：

result = df.where(df['a'] <= 2, other=0)
print("\n将 a 列中大于 2 的值替换为 0:")
print(result)

输出：

将 a 列中大于 2 的值替换为 0:
a b
0 1 5
1 2 6
2 0 0
3 0 0

示例 3：使用布尔 dataframe 替换值

将 a 列中大于 2 的值替换为 nan，b 列中大于 6 的值替换为 nan：

cond = (df['a'] <= 2) & (df['b'] <= 6)
result = df.where(cond)
print("\n将 a 列中大于 2 的值和 b 列中大于 6 的值替换为 nan:")
print(result)

输出：

将 a 列中大于 2 的值和 b 列中大于 6 的值替换为 nan:
a b
0 1.0 5.0
1 2.0 6.0
2 nan nan
3 nan nan

示例 4：使用 inplace=true 直接修改原 dataframe

将 a 列中大于 2 的值替换为 0，直接修改原 dataframe：

df.where(df['a'] <= 2, other=0, inplace=true)
print("\n直接修改原 dataframe:")
print(df)

输出：

直接修改原 dataframe:
a b
0 1 5
1 2 6
2 0 0
3 0 0

示例 5：使用多级索引

假设我们有一个多级索引的 dataframe：

index = pd.multiindex.from_tuples([('a', 'x'), ('a', 'y'), ('b', 'x'), ('b', 'y')], names=['first', 'second'])
df = pd.dataframe(data, index=index)
print("原始 dataframe:")
print(df)

输出：

原始 dataframe:
a b
first second
a x 1 5
y 2 6
b x 0 0
y 0 0

使用 where 方法并指定 level 参数：

result = df.where(df['a'] <= 2, level='first')
print("\n使用 where 方法并指定 level 参数:")
print(result)

输出：

使用 where 方法并指定 level 参数:
a b
first second
a x 1.0 5.0
y 2.0 6.0
b x nan nan
y nan nan

总结

pandas.dataframe.where 方法提供了一种灵活的方式来根据条件筛选和替换 dataframe 中的元素。你可以使用布尔条件、布尔数组或布尔 dataframe 来指定哪些元素需要保留，哪些需要替换。通过 other 参数可以指定替换的值，默认为 nan。inplace 参数允许你选择是否直接修改原 dataframe。这对于数据清洗和预处理非常有用。

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