Pandas-замена значений в фрейме данных на основе логического фрейма данных

Question

Pandas-замена значений в фрейме данных на основе логического фрейма данных

Я использую Pandas v0. 20. 2, и у меня есть фрейм данных, такой как:

df = pd.DataFrame(dict(a=[0,1], b=[3,4], c=[6,7]), 

              index=['spam', 'ham'])

#       a  b  c

# spam  0  3  6

# ham   1  4  7

И у меня есть еще один фрейм данных, который является маской:

mask = pd.DataFrame(dict(a=[True,False], b=[True,True]), 

                index=['spam', 'ham'])

#           a     b

# spam   True  True

# ham   False  True

И я хочу установить значения в df равными 999, где это True в mask.

Я думал, что сработает следующее:

df[mask] = 999

Но это не так. я получаю ошибку ниже:

ValueError                                Traceback (most recent call last)

<ipython-input-65-503f937859ab> in <module>()

----> 1 df[mask] = 999



/home/gbra/anaconda3/envs/outer_disk/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in __setitem__(self, key, value)

   2326             self._setitem_array(key, value)

   2327         elif isinstance(key, DataFrame):

-> 2328             self._setitem_frame(key, value)

   2329         else:

   2330             # set column



/home/gbra/anaconda3/envs/outer_disk/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/frame.pyc in _setitem_frame(self, key, value)

   2364         self._check_inplace_setting(value)

   2365         self._check_setitem_copy()

-> 2366         self._where(-key, value, inplace=True)

   2367 

   2368     def _ensure_valid_index(self, value):



/home/gbra/anaconda3/envs/outer_disk/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/generic.pyc in _where(self, cond, other, inplace, axis, level, try_cast, raise_on_error)

   5096             for dt in cond.dtypes:

   5097                 if not is_bool_dtype(dt):

-> 5098                     raise ValueError(msg.format(dtype=dt))

   5099 

   5100         cond = cond.astype(bool, copy=False)



ValueError: Boolean array expected for the condition, not float64

Я был бы признателен за любую помощь в этом вопросе.

521 3

python pandas python-2.7

3 ответов:

Comments

Ничего не найдено.

ayhan · Accepted Answer · 2017-07-04 22:59:42

Вы можете переиндексировать маску, чтобы она имела ту же форму, что и df, а затем использовать df.mask:
df.mask(mask.reindex(df.index, df.columns, fill_value=False), 999)
Out: 
        a    b  c
spam  999  999  6
ham     1  999  7
На этом этапе также должна работать регулярная индексация:
df[mask.reindex(df.index, df.columns, fill_value=False)] = 999

Miriam Farber · Accepted Answer · 2017-07-04 22:55:38

Это сделает работу:

df = pd.DataFrame(dict(a=[0,1], b=[3,4], c=[6,7]), 
              index=['spam', 'ham'])
mask = pd.DataFrame(dict(a=[True,False], b=[True,True]), 
                index=['spam', 'ham'])
df.iloc[mask] = 999

Тогда df есть

        a   b     c
spam    999 999   6
ham     1   999   7

Adrien Matissart · Accepted Answer · 2017-07-04 23:04:54

Другое решение, без обновления mask
df[mask.columns] = df[mask.columns].mask(mask, 999)