熊貓元素方面的最小值最大值對沿一個軸系列

我有一個數據幀：熊貓元素方面的最小值最大值對沿一個軸系列

df = 
      A B C D 
DATA_DATE 
20170103 5.0 3.0 NaN NaN 
20170104 NaN NaN NaN 1.0 
20170105 1.0 NaN 2.0 3.0

而且我有一系列

s = 
DATA_DATE 
20170103 4.0 
20170104 0.0 
20170105 2.2

我想明智的元素max()運行功能並沿着df的列對齊s。換句話說，我想要得到

result = 
      A B C D 
DATA_DATE 
20170103 5.0 4.0 NaN NaN 
20170104 NaN NaN NaN 1.0 
20170105 2.2 NaN 2.2 3.0

這樣做的最好方法是什麼？我已經選擇了single column comparison和series to series comparison，但還沒有找到一種有效的方法來針對一個系列運行數據幀。

獎勵：不知道，如果答案是不言而喻的上面，但如何做到這一點，如果我要對齊沿行s的df（假設的尺寸相符）？

來源

2017-05-16 Zhang18

數據：

In [135]: df 
Out[135]: 
      A B C D 
DATA_DATE 
20170103 5.0 3.0 NaN NaN 
20170104 NaN NaN NaN 1.0 
20170105 1.0 NaN 2.0 3.0 

In [136]: s 
Out[136]: 
20170103 4.0 
20170104 0.0 
20170105 2.2 
Name: DATA_DATE, dtype: float64

解決方案：

In [66]: df.clip_lower(s, axis=0) 
C:\Users\Max\Anaconda4\lib\site-packages\pandas\core\ops.py:1247: RuntimeWarning: invalid value encountered in greater_equal 
    result = op(x, y) 
Out[66]: 
      A B C D 
DATA_DATE 
20170103 5.0 4.0 NaN NaN 
20170104 NaN NaN NaN 1.0 
20170105 2.2 NaN 2.2 3.0

，我們可以使用下面的技巧，以GED擺脫RuntimeWarning的：

In [134]: df.fillna(np.inf).clip_lower(s, axis=0).replace(np.inf, np.nan) 
Out[134]: 
      A B C D 
DATA_DATE 
20170103 5.0 4.0 NaN NaN 
20170104 NaN NaN NaN 1.0 
20170105 2.2 NaN 2.2 3.0

來源

2017-05-16 22:24:15 MaxU

更清潔。 :) – ayhan

@ayhan，謝謝！ :-) – MaxU

我試圖重現答案，但我得到了一堆Nan值。任何想法我可能做錯了什麼？ – Moondra

這就是所謂的廣播和可以做如下：

import numpy as np 
np.maximum(df, s[:, None]) 
Out: 
      A B C D 
DATA_DATE      
20170103 5.0 4.0 NaN NaN 
20170104 NaN NaN NaN 1.0 
20170105 2.2 NaN 2.2 3.0

這裏，s[:, None]將一個新的軸加入s。 s[:, np.newaxis]也可以達到同樣的效果。當你這樣做時，他們可以一起播出，因爲形狀(3, 4)和(3, 1)有一個共同的元素。

注s和s[:, None]之間的區別：

s.values 
Out: array([ 4. , 0. , 2.2]) 

s[:, None] 
Out: 
array([[ 4. ], 
     [ 0. ], 
     [ 2.2]]) 

s.shape 
Out: (3,) 

s[:, None].shape 
Out: (3, 1)

另一種方法是：

df.mask(df.le(s, axis=0), s, axis=0) 

Out: 
      A B C D 
DATA_DATE      
20170103 5.0 4.0 NaN NaN 
20170104 NaN NaN NaN 1.0 
20170105 2.2 NaN 2.2 3.0

這寫着：比較DF和s。如果df較大，請使用df，否則使用s。

來源

2017-05-16 22:18:25 ayhan

不要賣自己短@ayhan，這是一個很好的答案。瞭解廣播並將系列與數據框進行比較。謝謝！ – pshep123

@ pshep123謝謝。 :) – ayhan

雖然可能有更好的解決方案對於你的問題，我相信這應該會給你你需要的東西：

for c in df.columns: 
    df[c] = pd.concat([df[c], s], axis=1).max(axis=1)

來源

2017-05-16 22:27:50 shahins

熊貓元素方面的最小值最大值對沿一個軸系列

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