首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

用np.select和np.where替换基于条件的df中的值

问题:用np.select和np.where替换基于条件的df中的值

回答: np.select和np.where是NumPy库中的两个函数,用于根据条件替换DataFrame中的值。

  1. np.select函数:
    • 概念:np.select函数根据条件从一组选择列表中选择值,并返回一个新的数组。
    • 优势:np.select函数可以根据多个条件进行选择,并且可以在选择列表中指定默认值。
    • 应用场景:适用于需要根据不同条件对DataFrame中的值进行替换的情况。
    • 示例代码:
    • 示例代码:
    • 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据库TencentDB、腾讯云云服务器CVM
    • 产品介绍链接地址:
      • 腾讯云数据库TencentDB:https://cloud.tencent.com/product/cdb
      • 腾讯云云服务器CVM:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • np.where函数:
    • 概念:np.where函数根据条件从两个数组中选择值,并返回一个新的数组。
    • 优势:np.where函数可以根据条件选择两个不同的数组中的值进行替换。
    • 应用场景:适用于需要根据条件从两个不同的数组中选择值进行替换的情况。
    • 示例代码:
    • 示例代码:
    • 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据库TencentDB、腾讯云云服务器CVM
    • 产品介绍链接地址:
      • 腾讯云数据库TencentDB:https://cloud.tencent.com/product/cdb
      • 腾讯云云服务器CVM:https://cloud.tencent.com/product/cvm

以上是关于用np.select和np.where替换基于条件的df中的值的完善且全面的答案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

如何将数据处理速度提升1000+倍

以下文章来源于气象杂货铺 ,作者bugsuse 利用Python进行数据处理时经常使用是pandasnumpy,这两个工具功能都很强大,尤其是pandas,更是Python数据处理方面最强大工具之一...但是如果不能有效利用pandasnumpy各种函数方法,反而会降低数据处理效率。 以下就以PyGotham 2019一个演讲介绍如何大幅提升数据处理速度。...np.where np.where给定一个条件表达式,当条件表达式为真或假时返回对应。 %%timeit # Pandas Series Vectorized baby!!...对多个条件选择或嵌套条件而言,np.select实现方法更简单甚至速度更快。...函数,将之前向下移动,这样就可以对比相同轴上 使用np.select向量化条件逻辑检查 %%timeit previous_id = df['Internal ID'].shift(1).fillna

3.1K30

五大方法添加条件列-python类比excellookup

240) 优 : >=240 这是一个excel学习很经典案例,先构造评级参数表,然后直接lookup匹配就可以了,具体不在这讲了,今天讲一下python怎么实现该功能,总共五种(三大类:映射+...这个函数依次接受三个参数:条件;如果条件为真,分配给新列;如果条件为假,分配给新列 # np.where(condition, value if condition is true, value...:nupmy内置函数-np.select # 方法四 np.select # np.select()函数,给它提供两个参数:一个条件,另一个对应等级列表。...# 在conditions列表第一个条件得到满足,values列表第一个将作为新特征该样本,以此类推 df6 = df.copy() conditions = [ (df6['...默认为False,当bins取整数时可以设置retbins=True以显示分界,得到划分后区间 precision:整数,默认3,存储显示分箱标签精度。

1.9K20
  • 1000+倍!超强Python『向量化』数据处理提速攻略

    作者:Cheever 编译:1+1=6 今天公众号给大家好好讲讲基于PandasNumPy,如何高速进行数据处理! 1 向量化 1000倍速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。...更简洁(甚至更快)做多重嵌套np.wherenp.select()一个优点是它layout。 你可以用你想要检查顺序来表达你想要检查条件。...代码: 基本上,当使用np.select()时。根据经验,你需要为每个return语句设置n个条件,这样就可以将所有布尔数组打包到一个条件,以返回一个选项。...代码如下: 如果添加了.values: 4 更复杂 有时必须使用字符串,有条件地从字典查找内容,比较日期,有时甚至需要比较其他行。我们来看看!...np.where →一个逻辑条件 np.select →2+逻辑条件 如果你正在处理字符串/正则表达式函数,那么最好还是使用Python。

    6.7K41

    python由已知数组快速生成新数组方法

    要求从数组b中生成一个子数组c,其中元素id,与满足筛选条件数组a元素id一一对应。...解决办法: 方法1:np.where(where(condition, [x, y])) 使用场景:当变换条件只有两个以下时,比如实例2.1。...该方法等价于:if condition x else y 方法2: np.select(condlist, choicelist, default=0) 使用场景:当变换条件有任意多个时,比如实例2.2...实例:如下 # 实例2.1:已知数组a,要求对所有a<0元素取绝对,对其他元素设为0,然后生成一个新数组 a = np.arange(-5,5,1) print(a) b = np.where(a<...0, abs(a),0) print('实例2.1结果:',b) # 实例2.2:已知数组a,要求对所有a<0元素取绝对,对a=0元素+100,对a 0元素平方,然后生成一个新数组 b = np.select

    1.5K20

    对比Excel,Pandas轻松搞定IF函数操作

    在 Excel IF 函数是最常用函数之一,它可以对期待进行逻辑比较。因此IF 语句可能有两个结果:第一个结果是比较结果为 True,第二个结果是比较结果为 False。...df.where 该函数可以将满足条件函数筛选出来,将不满足条件赋值为另外一个,默认情况下为NaN。...从函数介绍来看,它能做到只有一种条件判断,然后只能对不满足要求进行赋值操作,比如: # 显示≥60,低于60分显示为 不及格 df[['语文','数学','英语']].where(df[['语文...ExcelIF函数更接近其实就是np.where这个函数,如果条件满足则赋值x,否则赋值y。...延伸 tips one 既然有 df.where 筛选满足条件显示,不满足进行赋值。那么,是不是有筛选满足条件进行赋值,不满足显示呢? 答案是肯定

    1.9K20

    pandas numpy where 使用

    参考链接: Pythonnumpy.place 注意: df1.where(cond,df2) 等价于 np.where(cond, df1, df2)  1. pandas.DataFrame.where...参数: cond 查找条件 other cond为False时要替换 inplace 是否在原数据上操作  >>> import numpy as np >>> import pandas as pd...当数组是一维数组时,返回是一维索引,所以只有一组索引数组  当数组是多维数组时,满足条件数组返回位置索引,因此会有两组索引数组来表示位置。  ...,如果True,选择 x;False,选择y(数据类型为数组,bool )x,y(可选): x y shape 必须 condition 相同(可以采用 broadcast,广播机制) ①如果参数有...那么,当condition是true时返回x对应位置,false是返回y

    2K00

    Pandas与SQL数据操作语句对照

    内容 选择行 结合表 条件过滤 根据进行排序 聚合函数 选择行 SELECT * FROM 如果你想要选择整个表,只需调用表名称: # SQL SELECT * FROM table_df...获取不同: # SQL SELECT DISTINCT column_a FROM table_df # Pandas table_df['column_a'].drop_duplicates...'}) SELECT CASE WHEN 对于等价于SELECT CASE WHEN情况,您可以使用np.select(),其中首先指定您选择每个选择。...SELECT WHERE 当你SQLWHERE子句方式过滤数据流时,你只需要在方括号定义标准: # SQL SELECT * FROM table_df WHERE column_a =...']==1]['column_a'] SELECT WHERE AND 如果您希望通过多个条件进行筛选,只需将每个条件圆括号括起来,并使用' & '分隔每个条件

    3.1K20

    pythonre.sub实现分组匹配替换(及问答系统应用)

    试试用pyCharm正则表达式替换 其实这里替换已经使用了分组思想。...上面一行匹配模式print (\S*),括号括起部分匹配到内容就被识别为匹配组1。而下一行替换模式,$1就指代了匹配组1内容。...回答这个问题,要求我们把其中“曹丕”“父亲”提取出来(有时候也可以提取“谁”,用于限定答案范围必须是一个人),然后就可以利用这两个条件在知识库查找答案。...曹丕父亲是曹操 这就意味着我们需要保留前两个分组,而把第三个分组查找到答案替换掉,假设已经查到答案,方法如下: ans = "曹操" re.sub(template,r"\1\2是%s" % ans...曹彰父亲是曹操 曹丕父亲是曹操 曹植父亲是曹操 曹昂父亲是曹操 这是我实现一个极简基于知识库问答系统一部分,如果对其中实现细节(包括正则表达式适应性调整、知识图谱查询SPARQL)

    4K10

    大更新,pandas终于有case_when方法了!

    数分小伙伴们都知道,SQLcase when语句非常好用,尤其在加工变量时候,可以按照指定条件进行赋值,并且结合其他嵌套用法还可以实现非常强大功能。...参数:只有一个参数caselist,是一个元组构成列表,元组内包含判断条件想要替换。...<= 90), lambda x:x+2), ((df.english > 90), lambda x:x+1), ] ) 注意,以上代码中有两点不同地方: 判断条件:判断条件布尔数组不是基于输入...这里输入series是score_all,判断条件是english。 替换替换使用了lambda隐函数对输入series计算。...这就是case_when非常灵活原因,判断条件替换既可以是固定,也可以是自定义函数,根据自己需求随意设置。

    33810

    使用Python建立你数据科学“肌肉记忆”

    内容目录: 读取,查看保存数据 表维度和数据类型 基础列操作 空:查看,删除替换(impute) 数据去重 0.读取,查看保存数据 首先,我们练习加载库: # 1.Load libraries...= raw_df.rename(columns=dict(zip(old_names, new_names)) 3.空:查看,删除替换 3.1有多少行列有空?...3.3 对划分子集 选择我们希望拥有至少50个非NA行,但不限列: # Drop the rows where at least one columns is NAs. # Method 1:..., thresh=50) 3.4删除替换缺失 填充或替换(impute)NA: #fill with 0: raw_df.fillna(0) #fill NA with string 'missing...删除重复。 ‘CountyName’’SizeRank’组合已经是唯一了。所以我们只使用列来演示drop_duplicated语法。

    2.9K20

    开发实例:怎样Python找出一个列表最大最小

    在Python,可以使用内置函数maxmin来分别找出一个列表最大最小。这两个函数非常简单易用,无需编写任何复杂代码即可找到指定列表最大或最小。...具体做法如下: nums = [3, 6, 1, 8, 2, 3] min_num = min(nums) print(min_num) # 1 上述代码与max函数用法基本相同,只是将max函数替换为...接着,声明两个变量min_nummax_num分别记录最小最大,稍微复杂一点地方在于使用了Python多赋值语法来同时获取这两个。最后使用print语句输出变量,结果是18。...无论是直接使用maxmin函数还是使用sorted排序方法来查找数组,这些代码都非常简单易用,并且执行时间也很短,适合作为快速查询最方法。...总之,在日常应用,获取列表最大最小是非常常见需求,Python提供了多种方法来解决这个问题,比如max、minsorted等内置函数,具体使用方法灵活多样,可以根据具体情况进行选择。

    45810

    20个能够有效提高 Pandas数据分析效率常用函数,附带解释例子

    如果将整数值传递给random_state,则每次运行代码时都将生成相同采样数据。 5. Where where函数用于指定条件数据替换。如果不指定条件,则默认替换为 NaN。...上述代码,where(df['new_col']>0,0)指定'new_col'列数值大于0所有数据为被替换对象,并且被替换为0。...Merge Merge()根据共同列组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于共同合并它们。设置合并条件参数是“on”参数。 ?...df1df2是基于column_a列共同进行合并,merge函数how参数允许以不同方式组合dataframe,如:“inner”、“outer”、“left”、“right”等。...Replace 顾名思义,它允许替换dataframe。第一个参数是要替换,第二个参数是新df.replace('A', 'A_1') ? 我们也可以在同一个字典多次替换

    5.7K30

    嫌 pandas 方法不够简洁方便,那你一定是没有使用它增强库

    ---- pyjanitor case_when 代码来自于官网 结果是对了,但是感觉 case when 方法里面的东西很乱呀 我来标注一下: 红色框是条件,绿色框是返回 但是,我们不是一定要使用...关于 np.select 详细讲解,可以查看专栏文章 那么,我们该如何自己写一个类似 janitor 函数,方便以后重复使用?...---- 自己写一个也不难 首先,不管三七二十一,定义一个函数,把之前 numpy 实现代码复制进去: 这里有几个问题: 参数有哪些 尽量不要直接修改数据源,现在我们是直接赋值一列到 df 里面 先加上参数...: 参数 df:总要传入数据吧 *conditions:分支条件数量是无限,所以需要使用 * ,表示不管你传入多少个参数,我都接下来,放进去 conditions 这个变量里面。...所以,conditions 是一个元组 col_name:新列名字 现在再来看 np.select 是需要把所有的条件给放一起,但现在 conditions 是每隔一个位置才是分支条件,利用 python

    57220

    利用pandas处理Excel数据

    更改列名 df5 = df.rename(columns={'Score': 'score'}) 对列表内进行替换(replace函数) df6 = df['Name'].replace('Bob...(by=['Score']) (注:默认升序,且空在后面) 数据分组 ①单一条件分组 # 如果Score列>=85,Score列显示high,否则显示low # group列为增加列 df['group...'] = np.where(df['Score'] > 85,'high','low') ②多个条件分组 # 利用loc函数,进行多列查询 # sign为增加列 df.loc[(df['Sex'] =...:5] ②按位置提取 #[0, 2, 5] 代表指定行,[0, 1, 5] 代表指定df.iloc[[0, 2, 5],[0, 1, 5]] 按条件提取(isin与loc函数) ①isin...85'), ['Name','Age','Class']] ③先判断结果,将结果为True提取 # 先判断Score列里是否包含8090,然后将复合条件数据提取出来。

    1K20

    使用Pandas&NumPy进行数据清洗6大常用方法

    完全移除我们不关心日期,并用NumpyNaN替换:[1879?]。 将字符串nan转化为NumpyNaN。...') 这个结果,10个里大约有1个缺失,这让我们付出了很小代价来对剩余有效做计算。...如果condition为真,那么then将被使用,否则使用else。 它也可以组网使用,允许我们基于多个条件进行计算。...我们也使用str.replace()将连字符替换为空格,然后给DataFrame列重新赋值。 尽管数据集中还有更多不干净数据,但是我们现在仅讨论这两列。...在这个函数,检验元素是否有一个(或者[。 基于上面的检查,函数返回相应。最后,applymap()函数被用在我们对象上。现在DataFrame就看起来更干静了。

    3.5K10

    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十七):按条件选择,就是这么简单

    他能根据条件(true 或者 false) 返回不同。...60分算合格,C列打上"是",否则打上"否" 典型根据条件选择某个需求 怎么解决 如此简单需求,Excel 中一个 IF 函数轻松解决: IF 函数第一参数是条件,第二参数是当第一条件为 true...时返回,第三参数是当第一条件为 false 时返回 在使用 numpy.where 方法时逻辑与上述 Excel IF 函数一致: df = pd.read_excel('data.xlsx...', 'sp1') df['res'] = np.where(df.成绩>=60,'是','否') df 行2:np.where 各个参数都能接受 pandas 列(Series) ---- 性能优越...在 pandas 其实也可以选择 Python 基本语法处理。

    78530

    大数据应用导论 Chapter02 | 大数据采集与清洗

    Scrapy特点: 提供CSSXPath定位标签提取数据方法。 提供可交互命令行,易于开发调试。 可将数据保存成多种样式(JSON,CSV,XML)。...# 异常值处理 # 使用nan空替换原来年龄 df.loc[2,'age']=np.nan df.loc[114,'age']=np.nan # 缺失统计 # isna意思是是否为空...# 查看存在缺失数据行 # where方法返回所有等于True位置,分别存放在两个数组 # 前一个是行,后一个是列 df.iloc[np.unique(np.where(df.isnull()...# 再次查看存在缺失数据行 df.iloc[np.unique(np.where(df.isnull())[0])] ?...(df['age'].mean(),inplace=True) # 再次查看存在缺失数据行 df.iloc[np.unique(np.where(df.isnull())[0])] ?

    1.6K21
    领券