python - 根据条件将多个列值设置为 NaN

Question

我正在尝试根据应用于其中一列的条件将数据框中的 2 列中的值设置为 null。

我知道如何根据条件将 1 列的值设置为空。我在以下使用 col3 的示例中这样做。我的问题是如何将同一行的 col2 中的值也设置为 null？

df = pd.DataFrame([['a',1, 10],
                   ['b',2, 20],
                   ['c',3, 30],
                   ['d',4, 40],
                   ['e',5, 50]], columns=['col1','col2','col3'])

df
Out[121]: 
  col1  col2  col3
0    a     1    10
1    b     2    20
2    c     3    30
3    d     4    40
4    e     5    50

df['col3'].mask(df['col3']<30,inplace=True)

df
Out[123]: 
  col1  col2  col3
0    a     1   NaN
1    b     2   NaN
2    c     3  30.0
3    d     4  40.0
4    e     5  50.0

试了下面的方法还是不行

df['col2','col3'].mask(df['col3']<30,inplace=True)

我想要的输出是

  col1  col2  col3
0    a   NaN   NaN
1    b   NaN   NaN
2    c     3  30.0
3    d     4  40.0
4    e     5  50.0

Answer 1

您可以尝试在此处找到的 df.loc:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.loc.html .

通过这种方式，您可以声明选择行的条件，以及要应用更改的列的列表。

使用 numpy 中的常量 NaN:https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/constants.html?highlight=nan#numpy.nan .

df.loc[df['col3']<30,['col2','col3']] = np.nan

结果 df 将是。

  col1  col2  col3
0    a   NaN   NaN
1    b   NaN   NaN
2    c   3.0  30.0
3    d   4.0  40.0
4    e   5.0  50.0