数据框上的 Python If 语句

Question

如果 df['nonzero'] 的相应值不是 'NAN' 且“<= 1”，我想将列 df['pred'] 替换为 0。

         beta0  beta1  number_repair   t  pred  nonzero  
0          NaN    NaN            NaN   6     0      NaN  
1          NaN    NaN            NaN   7     0      NaN  
2          NaN    NaN            NaN   8     0      NaN  
3          NaN    NaN            NaN   9     3      0  
4          NaN    NaN            NaN  10     2      0  
5          NaN    NaN            NaN  11     1      0  

我尝试了以下代码，但返回错误。我如何纠正代码或者有人可以建议其他方法来实现它？谢谢!

mapping['pred'] = 0 if (np.all(np.isnan(mapping['nonzero'])),
(mapping['nonzero'] <= 1)) else mapping['pred']

Answer 1

我认为你可以使用loc通过函数 notnull 使用 mask :

mask = (df['nonzero'].notnull()) & (df['nonzero'] <= 1)
print mask
0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
5     True
Name: nonzero, dtype: bool

作者:comment (谢谢 PhilChang)它与:

mask = df['nonzero'] <= 1
print mask
0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
5     True
Name: nonzero, dtype: bool

df.loc[ mask, 'pred'] = 0
print df
   beta0  beta1  number_repair   t  pred  nonzero
0    NaN    NaN            NaN   6     0      NaN
1    NaN    NaN            NaN   7     0      NaN
2    NaN    NaN            NaN   8     0      NaN
3    NaN    NaN            NaN   9     0      0.0
4    NaN    NaN            NaN  10     0      0.0
5    NaN    NaN            NaN  11     0      0.0

另一个解决方案 mask :

df['pred'] = df.pred.mask(mask,0)
print df
   beta0  beta1  number_repair   t  pred  nonzero
0    NaN    NaN            NaN   6     0      NaN
1    NaN    NaN            NaN   7     0      NaN
2    NaN    NaN            NaN   8     0      NaN
3    NaN    NaN            NaN   9     0      0.0
4    NaN    NaN            NaN  10     0      0.0
5    NaN    NaN            NaN  11     0      0.0