爲pandas DataFrame列返回最大值零或值

我想用零替換pandas DataFrame列中的負值。爲pandas DataFrame列返回最大值零或值

是否有更簡潔的方式來構造這個表達式？

df['value'][df['value'] < 0] = 0

來源

2013-06-12 bjornarneson

看起來你會怎樣在'numpy'中做這件事......我懷疑除了把它分解成兩條語句外，還有更簡潔的方法。 – mgilson

也許類似'df ['value'] = max（（df ['value']，0））' – John

這裏是做它的規範的方法，雖然不一定更簡潔，更靈活（因爲你可以把這種任意列）

In [39]: df = DataFrame(randn(5,1),columns=['value']) 

In [40]: df 
Out[40]: 
     value 
0 0.092232 
1 -0.472784 
2 -1.857964 
3 -0.014385 
4 0.301531 

In [41]: df.loc[df['value']<0,'value'] = 0 

In [42]: df 
Out[42]: 
     value 
0 0.092232 
1 0.000000 
2 0.000000 
3 0.000000 
4 0.301531

來源

2013-06-12 14:44:08 Jeff

更靈活（不太模糊）。 –

這是Numpy代碼中常見的成語。 +1 – heltonbiker

儘管在某些方面，np.clip或np.max解決方案更容易閱讀，但我認爲這是對我最初問題的最準確答案。 – bjornarneson

您可以使用clip method：

import pandas as pd 
import numpy as np 
df = pd.DataFrame({'value': np.arange(-5,5)}) 
df['value'] = df['value'].clip(0, None) 
print(df)

產生

來源

2013-06-12 14:44:48 unutbu

在旁註中，你不需要'np .inf'作爲第二個參數。它默認爲None，在這種情況下是等價的。如果您擔心可讀性並留下第二個參數，則可以使用'df.value.clip_lower（0）'代替。 –

@JoeKington：哦，謝謝！ – unutbu

對於它的價值，我認爲'pandas.DataFrame.clip'也表現得像'numpy'一樣。我只在5分鐘前意識到它沒有（並且你不需要第二個參數）！ :) –

另一種可能性是使用numpy.maximum（）。在我看來，這更直接。

import pandas as pd 
import numpy as np 
df['value'] = np.maximum(df['value'], 0)

而且它也快2-3倍。

In [21]: df = pd.DataFrame({'value': np.arange(-1000000,1000000)}) 
In [22]: %timeit df.loc[df['value']<0,'value'] = 0 
10 loops, best of 3: 27.3 ms per loop 

In [23]: df = pd.DataFrame({'value': np.arange(-1000000,1000000)}) 
In [24]: %timeit df['value'] = np.maximum(df['value'], 0) 
100 loops, best of 3: 9.42 ms per loop

來源

2015-10-07 19:38:26

我認爲這很好，唯一不好的地方就是'np.max！= np.maximum'，這使得這種糟糕的助記符 – maxymoo

讓我們只取大於零的值，留下那些與NaN一樣負的值（與非序列的幀一起工作），然後歸算。

df[df > 0].fillna(0)

來源

2017-09-26 11:42:23 Coolkau

爲pandas DataFrame列返回最大值零或值

回答

相關問題