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A
回答
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可以使用where
上方和下方0
新列b
和c
選擇值:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(1)
data = np.random.randn(10)
df = pd.DataFrame({'a':data})
df['b'] = df.a.where(df.a >= 0)
df['c'] = df.a.where(df.a < 0)
print (df)
a b c
0 1.624345 1.624345 NaN
1 -0.611756 NaN -0.611756
2 -0.528172 NaN -0.528172
3 -1.072969 NaN -1.072969
4 0.865408 0.865408 NaN
5 -2.301539 NaN -2.301539
6 1.744812 1.744812 NaN
7 -0.761207 NaN -0.761207
8 0.319039 0.319039 NaN
9 -0.249370 NaN -0.249370
#plot to same figure
ax = df.b.plot.bar(color='b')
df.c.plot.bar(ax=ax, color='r')
plt.show()
0
使用numpy.where可以獲得數據低於0的索引:np.where(x < 0)
並超過0:np.where(x >= 0)
,因此您將得到兩個不重疊的數組,您可以使用不同的顏色進行可視化。 其實,熊貓框架有其自身的numpy.where
當量,請看看這個問題:pandas equivalent of np.where
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