Pandas: como substituir inf por valor máximo

Você pode usar os seguintes métodos para substituir os valores inf e -inf pelo valor máximo em um DataFrame do pandas:

Método 1: Substitua inf pelo valor máximo em uma coluna

 #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 )

Método 2: Substitua inf pelo valor máximo em todas as colunas

 #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 )

Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe na prática com o seguinte DataFrame do pandas:

 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

Exemplo 1: Substitua inf pelo valor máximo em uma coluna

O código a seguir mostra como substituir os valores inf e -inf na coluna de rejeições pelo valor máximo na coluna de rejeições:

 #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

Observe que cada valor inf e -inf na coluna bounces foi substituído pelo valor máximo nessa coluna de 12 .

Exemplo 2: Substitua inf pelo valor máximo em todas as colunas

O código a seguir mostra como substituir os valores inf e -inf de cada coluna pelo valor máximo de todo o quadro de dados:

 #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

Observe que cada valor inf e -inf em cada coluna foi substituído pelo valor máximo em todo o quadro de dados de 28 .

Recursos adicionais

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

Como imputar valores ausentes em pandas
Como contar valores ausentes em pandas
Como preencher valores NaN com média em pandas