如何有效地將超過閾值的 Pandas DataFrame 值替換為零？

Pandas 條件替換

操作 DataFrame 時，您可能會遇到需要替換滿足特定條件的值的情況。本問題旨在解決如何在特定列中用零替換超過閾值的值。

原始方法和限制

初始方法嘗試使用語法 df [df.my_channel> 20000].my_channel = 0。但是，正如使用者所觀察到的，這種方法在原始 DataFrame 中工作時會遇到問題。

使用.loc 索引器的解決方案

至要解決此問題，可以使用.loc 索引器，在較新版本的Pandas 中推薦使用該索引器。此語法允許精確的行和列選擇和變更。要實現所需的替換，您可以使用以下程式碼：

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

或者，您可以將程式碼壓縮為一行：

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

說明

mask 變數選擇df.my_channel 超過20000 的行。隨後，df.loc[mask, column_name] = 0 將那些遮罩為 True 的行的 my_channel 欄位設為零。

注意

必須使用在這種情況下，.loc 索引器，因為在整數類型列上使用帶有布林索引的.iloc 將導致未實現錯誤。

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