基於其他數據幀替換值

有兩個數據幀具有相同的列，索引和列的順序相同。我稱他們爲tableA和tableB。基於其他數據幀替換值

tableA = pd.DataFrame({'col1':[np.NaN,1,2],'col2':[2,3,np.NaN]}) 
    tableB = pd.DataFrame({'col1':[2,4,2],'col2':[2,3,5]}) 

    tableA       tableB 
       col1 col2     col1 col2 
      0  na  2    0  2  2 
      1  1  3    1  4  5 
      2  2  na    2  2  5

我想將tableB的某些值替換爲'NA'，其中tableA的相同位置的值爲na。現在，我使用循環逐列地做。

for n in range(tableB.shape[1]): 
     tableB.iloc[:,n] = tableB.iloc[:,n].where(pd.isnull(tableA.iloc[:,n])==False,'NA') 

    tableB       
       col1 col2    
      0  NA  2    
      1  4  5    
      2  2  NA

有沒有其他方法可以不使用循環？我曾嘗試使用替換，但它只能更改第一列。

tableB.replace(pd.isnull(tableA), 'NA', inplace=True) #only adjust the first column.

感謝您的幫助！

來源

2017-08-16 Lee Tom

我想你需要where或numpy.where：

df = tableB.where(tableA.notnull()) 
print (df) 
    col1 col2 
0 NaN 2.0 
1 4.0 3.0 
2 2.0 NaN

df = pd.DataFrame(np.where(tableA.notnull(), tableB, np.nan), 
        columns=tableB.columns, 
        index=tableB.index) 
print (df) 
    col1 col2 
0 NaN 2.0 
1 4.0 3.0 
2 2.0 NaN

來源

2017-08-16 05:00:12 jezrael

Can can be filtered out by notnull？ –

是的，確切地說。但是，如果有字符串「NA」需要首先'df = df.replace（'NA'，np.nan）' – jezrael

感謝您的幫助！ –

你可以使用mask

In [7]: tableB.mask(tableA.isnull()) 
Out[7]: 
    col1 col2 
0 NaN 2.0 
1 4.0 3.0 
2 2.0 NaN

來源

2017-08-16 05:00:10 Zero

tableB[tableA.isnull()] = np.nan

來源

2017-08-16 05:05:38 Asterisk

基於其他數據幀替換值

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