パンダ: inf を max value に置き換える方法

次のメソッドを使用して、 inf 値と-inf値を pandas DataFrame の最大値に置き換えることができます。

方法 1: inf を列の最大値に置き換える

 #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 )

方法 2: inf をすべての列の最大値に置き換えます

 #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 )

次の例は、実際に次の pandas DataFrame でこの構文を使用する方法を示しています。

 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

例 1: inf を列の最大値に置き換えます

次のコードは、バウンス列のinf 値と-inf値をバウンス列の最大値に置き換える方法を示しています。

 #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

bounces 列のinfおよび-inf の各値が、その列の最大値12に置き換えられていることに注意してください。

例 2: inf をすべての列の最大値に置き換えます

次のコードは、各列のinf 値と-inf値をデータ フレーム全体の最大値に置き換える方法を示しています。

 #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

各列のinf 値と-inf値は、データ フレーム全体の最大値28に置き換えられていることに注意してください。

追加リソース

次のチュートリアルでは、パンダで他の一般的なタスクを実行する方法を説明します。

パンダで欠損値を代入する方法
パンダで欠損値を数える方法
パンダでNaN値を平均値で埋める方法