条件付き置換パンダ

DataFrameがあり、特定の列の値を超える値をゼロに置き換えたい。これはこれを達成する方法だと思っていました：

df[df.my_channel > 20000].my_channel = 0

チャネルを新しいデータフレームにコピーするのは簡単です。

df2 = df.my_channel 

df2[df2 > 20000] = 0

これは私が望んでいることとまったく同じですが、元のDataFrameの一部としてチャネルで機能していないようです。

.ixインデクサーは0.20.0より前のpandasバージョンでは問題なく機能しますが、pandas 0.20.0以降、.ixインデクサーは非推奨になっているため、使用しないでください。代わりに、.locまたはilocインデクサーを使用できます。この問題は次の方法で解決できます。

mask = df.my_channel > 20000
column_name = 'my_channel'
df.loc[mask, column_name] = 0

または、1行で

df.loc[df.my_channel > 20000, 'my_channel'] = 0

maskが含まれている行を選択するのに役立ちますdf.my_channel > 20000がTrue、名前がのdf.loc[mask, column_name] = 0列にmask保持されている選択された行に値0を設定しますcolumn_name。

アップデート： このケースでは、使用する必要がありますlocあなたが使用している場合のでiloc、あなたが得るNotImplementedErrorことを占います整数型のiLocationベースブールインデックスは使用できませんが。

試す

df.loc[df.my_channel > 20000, 'my_channel'] = 0

注： v0.20.0以降、/に置き換えix られて非推奨になりました。lociloc

np.where 関数は次のように機能します。

df['X'] = np.where(df['Y']>=50, 'yes', 'no')

あなたの場合あなたは望むでしょう：

import numpy as np
df['my_channel'] = np.where(df.my_channel > 20000, 0, df.my_channel)

元のデータフレームが更新されない理由は、連鎖インデックスによってデータフレームのビューではなくコピーが変更される可能性があるためです。ドキュメントはこの助言を与えます：

pandasオブジェクトに値を設定するときは、いわゆる連鎖インデックスを回避するように注意する必要があります。

あなたにはいくつかの選択肢があります：-

loc +ブールインデックス

loc 値の設定に使用でき、ブールマスクをサポートします。

df.loc[df['my_channel'] > 20000, 'my_channel'] = 0

mask +ブールインデックス

シリーズに割り当てることができます：

df['my_channel'] = df['my_channel'].mask(df['my_channel'] > 20000, 0)

または、シリーズを適切に更新できます。

df['my_channel'].mask(df['my_channel'] > 20000, 0, inplace=True)

np.where +ブールインデックス

あなたはできるあなたの状態のときに、あなたのオリジナルシリーズを割り当てることによって、numpyのを使用していない満足。ただし、最初の2つのソリューションは指定された値のみを明示的に変更するため、よりクリーンです。

df['my_channel'] = np.where(df['my_channel'] > 20000, 0, df['my_channel'])

私が使用するlambda上での機能をSeriesするDataFrame。このように：

f = lambda x: 0 if x>100 else 1
df['my_column'] = df['my_column'].map(f)

これが効率的な方法であるとは断言しませんが、問題なく機能します。

これを試して：

df.my_channel = df.my_channel.where(df.my_channel <= 20000, other= 0)

または

df.my_channel = df.my_channel.mask(df.my_channel > 20000, other= 0)