Pandas: como usar o equivalente a np.where()

Você pode usar a função NumPy Where() para atualizar rapidamente os valores de um array NumPy usando a lógica if-else.

Por exemplo, o código a seguir mostra como atualizar valores em um array NumPy que atenda a uma determinada condição:

 import numpy as np

#create NumPy array of values
x = np. array ([1, 3, 3, 6, 7, 9])

#update valuesin array based on condition
x = np. where ((x < 5) | (x > 8), x/2, x)

#view updated array
x

array([0.5, 1.5, 1.5, 6. , 7. , 4.5])

Se um determinado valor da tabela for menor que 5 ou maior que 8, dividimos o valor por 2.

Caso contrário, deixamos o valor inalterado.

Podemos realizar uma operação semelhante em um DataFrame do pandas usando a função pandaswhere() , mas a sintaxe é um pouco diferente.

Aqui está a sintaxe básica usando a função NumPywhere():

 x = np. where (condition, value_if_true, value_if_false)

E aqui está a sintaxe básica usando a função pandaswhere():

 df[' col '] = (value_if_false). where (condition, value_if_true)

O exemplo a seguir mostra como usar a função pandaswhere() na prática.

Exemplo: o equivalente a np.where() em Pandas

Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' A ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' B ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4]})

#view DataFrame
print (df)

    AB
0 18 5
1 22 7
2 19 7
3 14 9
4 14 12
5 11 9
6 20 9
7 28 4

Podemos usar a seguinte função pandaswhere() para atualizar os valores na coluna A com base em uma condição específica:

 #update values in column A based on condition
df[' A '] = (df[' A '] / 2). where (df[' A '] < 20, df[' A '] * 2)

#view updated DataFrame
print (df)

      AB
0 9.0 5
1 44.0 7
2 9.5 7
3 7.0 9
4 7.0 12
5 5.5 9
6 40.0 9
7 56.0 4

Se um determinado valor na coluna A fosse menor que 20, multiplicamos o valor por 2.

Caso contrário , dividimos o valor por 2.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras operações comuns em pandas:

Pandas: Como contar valores em uma coluna com condição
Pandas: Como excluir linhas no DataFrame com base na condição
Pandas: como substituir valores em uma coluna com base na condição