2017-06-14 22 views
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我有一個熊貓數據框,我想檢查每列,並且如果值曾經達到.92或更低,我希望將它之後的每個值都更改爲1。一個簡單的方法來完成這個?熊貓在特定值之後創建列1中的所有值

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你的問題還不清楚。你的意思是檢查每列從上到下,如果一個值達到0.92或更低,你想要將該值(在該列中)之後的每個值都更改爲1,那麼是否在列內檢查? –

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對不起,我應該寫出來的框架,但我在手機上,這是一個痛苦...但基本上,如果列值是1.01,.98,.97,.92,.93,.91然後我想將列更改爲1.01,.98,.97,.92,1,1.謝謝! – James

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列中是否還有一些模式。在你的例子中,我可以看到這些值按降序排列,或者只是一個巧合。 –

回答

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考慮數據框df

np.random.seed([3,1415]) 
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 10) * 10, columns=list('ABCDEFGHIJ')).round(2) 

使用cumprod一個布爾數據幀。然後使用在pd.DataFrame.where

df.where(df.gt(.92).cumprod().astype(bool), 1) 

     A  B C  D  E F  G  H  I  J 
0 4.45 4.08 4.6 4.65 4.63 1.0 8.50 8.18 7.78 7.58 
1 9.35 8.31 8.8 9.27 7.22 1.0 1.46 2.00 4.38 1.01 
2 2.79 6.10 1.0 8.37 7.40 1.0 6.91 3.77 2.25 4.35 
3 7.01 7.01 1.0 1.00 7.01 1.0 7.65 2.53 5.48 7.79 
4 6.52 1.36 1.0 1.00 2.75 1.0 7.14 7.76 5.42 8.37 
5 5.38 1.86 1.0 1.00 3.74 1.0 7.76 1.00 5.04 6.71 
6 6.20 3.02 1.0 1.00 3.68 1.0 8.82 1.00 4.96 8.06 
7 1.00 4.38 1.0 1.00 1.00 1.0 5.85 1.00 6.39 1.33 
8 1.00 8.82 1.0 1.00 1.00 1.0 1.00 1.00 6.06 4.02 
9 1.00 6.41 1.0 1.00 1.00 1.0 1.00 1.00 1.09 3.15 

一些關於我的解決辦法困擾着我。所以我asked my own question here.。考慮到鏈接問題的建議,這是一個更好的解決方案。請考慮以下鏈接並表示對問題和答案的讚賞。謝謝。

v = df.values 
mask = np.logical_and.accumulate(v > .92, 0) 
pd.DataFrame(
    np.where(mask, v, 1), 
    df.index, df.columns 
) 

     A  B C  D  E F  G  H  I  J 
0 4.45 4.08 4.6 4.65 4.63 1.0 8.50 8.18 7.78 7.58 
1 9.35 8.31 8.8 9.27 7.22 1.0 1.46 2.00 4.38 1.01 
2 2.79 6.10 1.0 8.37 7.40 1.0 6.91 3.77 2.25 4.35 
3 7.01 7.01 1.0 1.00 7.01 1.0 7.65 2.53 5.48 7.79 
4 6.52 1.36 1.0 1.00 2.75 1.0 7.14 7.76 5.42 8.37 
5 5.38 1.86 1.0 1.00 3.74 1.0 7.76 1.00 5.04 6.71 
6 6.20 3.02 1.0 1.00 3.68 1.0 8.82 1.00 4.96 8.06 
7 1.00 4.38 1.0 1.00 1.00 1.0 5.85 1.00 6.39 1.33 
8 1.00 8.82 1.0 1.00 1.00 1.0 1.00 1.00 6.06 4.02 
9 1.00 6.41 1.0 1.00 1.00 1.0 1.00 1.00 1.09 3.15 

定時

%timeit df.where(df.gt(.92).cumprod().astype(bool), 1) 
1000 loops, best of 3: 844 µs per loop 

%%timeit 
v = df.values 
mask = np.logical_and.accumulate(v > .92, 0) 
pd.DataFrame(
    np.where(mask, v, 1), 
    df.index, df.columns 
) 
10000 loops, best of 3: 65.8 µs per loop 
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我從來沒有聽說過df.gt。那麼在.gt調用之前,那個df中的所有1.00都是0.92還是更少? – James

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@詹姆斯我給你的代碼重建相同的數據框。看看你自己,看看。 :-) – piRSquared

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好的謝謝!我會在決賽後的一段時間玩代碼,並接受你的答案,如果它適合我​​的朋友! – James

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