Pandas: як замінити inf на максимальне значення

Ви можете використовувати такі методи, щоб замінити значення inf і -inf на максимальне значення в pandas DataFrame:

Спосіб 1: замініть inf максимальним значенням у стовпці

 #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 )

Спосіб 2: замініть inf максимальним значенням у всіх стовпцях

 #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 )

Наступні приклади показують, як використовувати цей синтаксис на практиці з наступними pandas DataFrame:

 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

Приклад 1: замініть inf максимальним значенням у стовпці

Наступний код показує, як замінити значення inf і -inf у стовпці відмов на максимальне значення в стовпці відмов:

 #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

Зауважте, що кожне значення inf і -inf у стовпці відмов замінено максимальним значенням у цьому стовпці 12 .

Приклад 2: замініть inf максимальним значенням у всіх стовпцях

Наступний код показує, як замінити значення inf і -inf кожного стовпця на максимальне значення всього кадру даних:

 #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

Зверніть увагу, що кожне значення inf і -inf у кожному стовпці було замінено максимальним значенням у всьому кадрі даних 28 .

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові завдання в pandas:

Як призначити відсутні значення в пандах
Як порахувати пропущені значення в пандах
Як заповнити значення NaN середнім у pandas