Pandas: как заменить inf на максимальное значение

Вы можете использовать следующие методы для замены значений inf и -inf максимальным значением в DataFrame pandas:

Способ 1. Замените inf максимальным значением в столбце.

 #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 )

Способ 2. Замените inf максимальным значением во всех столбцах.

 #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 )

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

Пример 1. Замените inf максимальным значением в столбце.

Следующий код показывает, как заменить значения inf и -inf в столбце отказов максимальным значением в столбце отказов:

 #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

Обратите внимание, что каждое значение inf и -inf в столбце отказов было заменено максимальным значением в этом столбце, равным 12 .

Пример 2. Замените inf максимальным значением во всех столбцах.

Следующий код показывает, как заменить значения inf и -inf каждого столбца максимальным значением всего фрейма данных:

 #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

Обратите внимание, что каждое значение inf и -inf в каждом столбце было заменено максимальным значением во всем фрейме данных, равным 28 .

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Как вменить пропущенные значения в пандах
Как посчитать пропущенные значения в пандах
Как заполнить значения NaN средним значением в пандах