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與numpy不同,pandas系列或數據幀剪輯()似乎沒有原地選項。對於大型數據框,是否有解決方法?我試過np.clip(df.values, -clip_bounds.values, clip_bounds.values, out=df.values)
,但意識到值調用是昂貴的,因爲它正在做一些塊下面的合併。如何剪切熊貓數據幀
與numpy不同,pandas系列或數據幀剪輯()似乎沒有原地選項。對於大型數據框,是否有解決方法?我試過np.clip(df.values, -clip_bounds.values, clip_bounds.values, out=df.values)
,但意識到值調用是昂貴的,因爲它正在做一些塊下面的合併。如何剪切熊貓數據幀
你試過這個嗎?
df[df > x] = x
我假設df> x會創建與df大小相同的東西嗎? – bill
df> x將df中的值定位爲大於要替換的剪輯值x。你也可以使用df clip_value] = clip_value是同一件事。希望這適用於你的情況。 –
b2002
我可能應該讓我的問題更清楚 - 我的最終目標是加速剪輯。我同意你的建議是「in-place」實現的,但是在這個過程中,它創建了df> x,這是一個與df形狀相同的數據框。所以我懷疑它不會比df = df.clip(x)更快。 – bill