這是我的數(shù)據(jù)框。I A B C D E F1 9 4 0 T F F2 0 5 1 S X J3 1 8 0 G G J這是我的預期輸出。我想替換 A ==0 中的值，替換 D 中的 np.nan。I A B C D E F1 9 4 0 T F nan2 0 5 1 nan X J3 1 8 0 G G nan我想用 A/B/C 列的值替換 D/E/F 列的值。例如，D 列根據(jù) A 列變化。(A->D, B->E, C->F)我試過這段代碼，但沒有改變價值。list1 = ['A', 'B', 'C']list2 = ['D', 'E', 'F']for i in list2: for j in list1: df[i] = np.where(df[j] == 0, np.nan, df[i])對于下面的代碼，運行良好。但是有很多列，所以我想使用列表和句子。df['D'] = np.where(df.A == 0, np.nan, df.D)
3 回答
白衣非少年
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首先，我們使用您的兩個列表創(chuàng)建一個字典zip
replace_dict = dict(zip(list1,list2))
然后我們循環(huán)它來處理你的任務，
for k,v in replace_dict.items():
df.loc[df[k] == 0, v] = np.nan
print(df)
I A B C D E F
0 1 9 4 0 T F NaN
1 2 0 5 1 NaN X J
2 3 1 8 0 G G NaN
另一種方法是np.where與您的列表一起使用。
df[list2] = np.where(df[list1].eq(0), np.nan,df[list2])
print(df)
I A B C D E F
0 1 9 4 0 T F NaN
1 2 0 5 1 NaN X J
2 3 1 8 0 G G NaN
嚕嚕噠
TA貢獻1784條經(jīng)驗 獲得超7個贊
讓我們做
df.loc[:,'D':].mask(df.loc[:,'A':'C'].eq(0).values)
D E F
0 T F NaN
1 NaN X J
2 G G NaN
df.loc[:,'D':]= df.loc[:,'D':].mask(df.loc[:,'A':'C'].eq(0).values)
HUH函數(shù)
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DataFrame.mask用作DataFrame.rename：_
df[list2] = df[list2].mask(df[list1].rename(columns=dict(zip(list1, list2))).eq(0))
print(df)
I A B C D E F
0 1 9 4 0 T F NaN
1 2 0 5 1 NaN X J
2 3 1 8 0 G G NaN
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