Python的熊貓數據幀：使整個行根據狀態

Question

的NaN我想根據基於列例如，如果B> 5我想使整行的NaN一個條件，使整排的NaN：

未處理數據幀：

'A''B' 
1 4 
3 5 
4 6 
8 7 

使整排的NaN，如果B> 5

'A''B' 
1 4 
3 5 
NaN NaN 
NaN NaN 

謝謝。

Answer 1

你可以也使用df.loc[df.B > 5, :] = np.nan

---

例

In [14]: df 
Out[14]: 
    A B 
0 1 4 
1 3 5 
2 4 6 
3 8 7 

In [15]: df.loc[df.B > 5, :] = np.nan 

In [16]: df 
Out[16]: 
    A B 
0 1.0 4.0 
1 3.0 5.0 
2 NaN NaN 
3 NaN NaN 

人類語言 df.loc[df.B > 5, :] = np.nan

可以翻譯成：

分配np.nan到數據幀的任何柱（:）（df），其中 條件df.B > 5已驗證。

Answer 2

使用boolean indexing每條件分配值：

df[df['B'] > 5] = np.nan 
print (df) 
    A B 
0 1.0 4.0 
1 3.0 5.0 
2 NaN NaN 
3 NaN NaN 

或者DataFrame.mask它默認的條件添加NaN S：

df = df.mask(df['B'] > 5) 
print (df) 
    A B 
0 1.0 4.0 
1 3.0 5.0 
2 NaN NaN 
3 NaN NaN 

謝謝Bharath shetty：

df = df.where(~(df['B']>5)) 

Answer 3

或者用reindex

df.loc[df.B<=5,:].reindex(df.index) 
Out[83]: 
    A B 
0 1.0 4.0 
1 3.0 5.0 
2 NaN NaN 
3 NaN NaN