python - 使用函数在数据框上进行交互

Question

如果我有这样的日期框架: N

EG_00_04  NEG_04_08  NEG_08_12  NEG_12_16  NEG_16_20  NEG_20_24  \
datum_von                                                                      
2017-10-12      21.69      15.36       0.87       1.42       0.76       0.65   
2017-10-13      11.85       8.08       1.39       2.86       1.02       0.55   
2017-10-14       7.83       5.88       1.87       2.04       2.29       2.18   
2017-10-15      14.64      11.28       2.62       3.35       2.13       1.25   
2017-10-16       5.11       5.82      -0.30      -0.38      -0.24      -0.10   
2017-10-17      12.09       9.61       0.20       1.09       0.39       0.57 

我想检查大于 0 的值，当它们低于 0 时将它们更改为零。

不确定我应该如何使用函数 iterrows() 和 loc() 函数来做到这一点。

Answer 1

你可以试试:

df1 = df[df > 0].fillna(0)

结果:

In [24]: df
Out[24]: 
     EG_00_04  NEG_04_08  NEG_08_12  NEG_12_16  NEG_16_20  NEG_20_24  \
0  2017-10-12      21.69      15.36       0.87       1.42       0.76   
1  2017-10-13      11.85       8.08       1.39       2.86       1.02   
2  2017-10-14       7.83       5.88       1.87       2.04       2.29   
3  2017-10-15      14.64      11.28       2.62       3.35       2.13   
4  2017-10-16       5.11       5.82      -0.30      -0.38      -0.24   
5  2017-10-17      12.09       9.61       0.20       1.09       0.39   

   datum_von  
0       0.65  
1       0.55  
2       2.18  
3       1.25  
4      -0.10  
5       0.57  

In [25]: df1 = df[df > 0].fillna(0)

In [26]: df1
Out[26]: 
     EG_00_04  NEG_04_08  NEG_08_12  NEG_12_16  NEG_16_20  NEG_20_24  \
0  2017-10-12      21.69      15.36       0.87       1.42       0.76   
1  2017-10-13      11.85       8.08       1.39       2.86       1.02   
2  2017-10-14       7.83       5.88       1.87       2.04       2.29   
3  2017-10-15      14.64      11.28       2.62       3.35       2.13   
4  2017-10-16       5.11       5.82       0.00       0.00       0.00   
5  2017-10-17      12.09       9.61       0.20       1.09       0.39   

   datum_von  
0       0.65  
1       0.55  
2       2.18  
3       1.25  
4       0.00  
5       0.57