Pandas: bagaimana cara mengganti inf dengan max value

Anda dapat menggunakan metode berikut untuk mengganti nilai inf dan -inf dengan nilai maksimum di pandas DataFrame:

Metode 1: Ganti inf dengan nilai maksimum dalam sebuah kolom

 #find max value of column
max_value = np. nanmax (df[' my_column '][df[' my_column '] != np. inf ])

#replace inf and -inf in column with max value of column 
df[' my_column ']. replace ([np. inf , -np. inf ], max_value, inplace= True )

Metode 2: Ganti inf dengan nilai maksimum di semua kolom

 #find max value of entire data frame
max_value = np. nanmax (df[df != np.inf ])

#replace inf and -inf in all columns with max value
df. replace ([np. inf , -np. inf ], max_value, inplace= True )

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan sintaksis ini dalam praktiknya dengan pandas DataFrame berikut:

 import pandas as pd
import numpy as np

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [18, np.inf, 19, np.inf, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, np.inf],
                   ' rebounds ': [np.inf, 8, 10, 6, 6, -np.inf, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 18.0 5.0 lower
1 lower 7.0 8.0
2 19.0 7.0 10.0
3 lower 9.0 6.0
4 14.0 12.0 6.0
5 11.0 9.0 -inf
6 20.0 9.0 9.0
7 28.0 lower 12.0

Contoh 1: Ganti inf dengan nilai maksimum dalam sebuah kolom

Kode berikut menunjukkan cara mengganti nilai inf dan -inf pada kolom bouncing dengan nilai maksimum pada kolom bouncing:

 #find max value of rebounds
max_value = np. nanmax (df[' rebounds '][df[' rebounds '] != np. inf ])

#replace inf and -inf in rebounds with max value of rebounds
df[' rebounds ']. replace ([np. inf , -np. inf ], max_value, inplace= True )

#view updated DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 18.0 5.0 12.0
1 lower 7.0 8.0
2 19.0 7.0 10.0
3 lower 9.0 6.0
4 14.0 12.0 6.0
5 11.0 9.0 12.0
6 20.0 9.0 9.0
7 28.0 lower 12.0

Perhatikan bahwa setiap nilai inf dan -inf di kolom pentalan telah diganti dengan nilai maksimum di kolom tersebut yaitu 12 .

Contoh 2: Ganti inf dengan nilai maksimum di semua kolom

Kode berikut menunjukkan cara mengganti nilai inf dan -inf setiap kolom dengan nilai maksimum seluruh data frame:

 #find max value of entire data frame
max_value = np. nanmax (df[df != np.inf ])

#replace all inf and -inf with max value
df. replace ([np. inf , -np. inf ], max_value, inplace= True )

#view updated DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 18.0 5.0 28.0
1 28.0 7.0 8.0
2 19.0 7.0 10.0
3 28.0 9.0 6.0
4 14.0 12.0 6.0
5 11.0 9.0 28.0
6 20.0 9.0 9.0
7 28.0 28.0 12.0

Perhatikan bahwa setiap nilai inf dan -inf di setiap kolom telah diganti dengan nilai maksimum di seluruh bingkai data sebesar 28 .

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan tugas umum lainnya di panda:

Bagaimana cara memperhitungkan nilai yang hilang di panda
Cara menghitung nilai yang hilang di panda
Cara mengisi nilai NaN dengan mean di pandas