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替换pandas数据框中多列的列特定范围之外的值

在替换pandas数据框中多列的列特定范围之外的值时,可以使用DataFrame中的apply函数结合lambda表达式来完成。

首先,我们需要定义一个函数来替换数据框中的值。这个函数可以接收每一列的Series作为参数,并返回替换后的Series。在函数内部,我们可以使用条件判断语句来判断每个值是否在特定范围内,并进行替换。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

def replace_values(series):
    # 定义范围边界
    min_value = 10
    max_value = 20
    
    # 使用条件判断语句替换值
    return series.apply(lambda x: x if min_value <= x <= max_value else 0)

# 创建一个示例数据框
data = {'A': [5, 10, 15, 20, 25],
        'B': [8, 16, 24, 32, 40],
        'C': [12, 17, 22, 27, 32]}

df = pd.DataFrame(data)

# 替换多列的特定范围之外的值
df[['A', 'B', 'C']] = df[['A', 'B', 'C']].apply(replace_values)

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
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    A   B   C
0   0   0  12
1  10  16  17
2  15   0  0
3  20   0  0
4   0   0   0

在这个例子中,我们定义了范围边界为10到20之间的值。然后使用apply函数将每一列的Series传入replace_values函数中进行替换。替换的逻辑是,如果值在范围内,则保持原值;如果不在范围内,则替换为0。

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