Как использовать функцию where() в pandas (с примерами)

Функцию Where() можно использовать для замены определенных значений в DataFrame pandas.

Эта функция использует следующий базовый синтаксис:

 df. where (cond, other=nan)

Для каждого значения в DataFrame pandas, где cond имеет значение True, исходное значение сохраняется.

Для каждого значения, где cond имеет значение False, исходное значение заменяется значением, указанным другим аргументом.

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис на практике со следующим DataFrame pandas:

 import pandas as pd

#define DataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
df

points assists rebounds
0 25 5 11
1 12 7 8
2 15 7 10
3 14 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12

Пример 1: Замена значений по всему DataFrame

В следующем коде показано, как использовать функцию Where() для замены всех значений, которые не соответствуют определенному условию во всем DataFrame pandas, значением NaN.

 #keep values that are greater than 7, but replace all others with NaN
df. where (df>7)

	points assists rebounds
0 25 NaN 11.0
1 12 NaN 8.0
2 15 NaN 10.0
3 14 9.0 NaN
4 19 12.0 NaN
5 23 9.0 NaN
6 25 9.0 9.0
7 29 NaN 12.0

Мы также можем использовать другой аргумент, чтобы заменить значения чем-то отличным от NaN.

 #keep values that are greater than 7, but replace all others with 'low'
df. where (df>7, other=' low ')

	points assists rebounds
0 25 low 11
1 12 low 8
2 15 low 10
3 14 9 low
4 19 12 low
5 23 9 low
6 25 9 9
7 29 low 12

Пример 2. Замена значений в определенном столбце DataFrame

Следующий код показывает, как использовать функцию Where() для замены всех значений, не соответствующих определенному условию, в определенном столбце DataFrame.

 #keep values greater than 15 in 'points' column, but replace others with 'low'
df[' points '] = df[' points ']. where (df[' points ']>15, other=' low ')

#view DataFrame
df

	points assists rebounds
0 25 5 11
1 low 7 8
2 low 7 10
3 low 9 6
4 19 12 6
5 23 9 5
6 25 9 9
7 29 4 12

Полную онлайн-документацию по функции pandaswhere() вы можете найти здесь .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как использовать другие распространенные функции в pandas:

Как использовать функцию описания() в Pandas
Как использовать функцию idxmax() в Pandas
Как применить функцию к выбранным столбцам в Pandas