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我们有一个非常大的 CSV 文件,已作为 dask 数据框导入。我举一个小例子来解释这个问题。
import dask.dataframe as dd
df = dd.read_csv("name and path of the file.csv")
df.head()
输出
col1 | col2 | col3 | col4
22 | Nan | 23 | 56
12 | 54 | 22 | 36
48 | Nan | 2 | 45
76 | 32 | 13 | 6
23 | Nan | 43 | 8
67 | 54 | 56 | 64
16 | 32 | 32 | 6
3 | 54 | 64 | 8
67 | NaN | 23 | 64
我想替换 col4
的值与 col1
如果col4<col1
和col2
不是NaN
所以结果应该是
col1| col2 | col3 | col4
22 | Nan | 23 | 56
12 | 54 | 22 | 36
48 | Nan | 2 | 45
76 | 32 | 13 | 76
23 | Nan | 43 | 8
67 | 54 | 56 | 67
16 | 32 | 32 | 16
3 | 54 | 64 | 8
67 | NaN | 23 | 64
我知道如何在 pandas 上做到这一点:
condition= df[(df['col4'] < df['col1']) & (pd.notnull(df['col2']))].index
df.loc[condition,'col4'] = df.loc[condition, 'col1'].values
最佳答案
我认为你需要:
condition = (df['col4'] < df['col1']) & (pd.notnull(df['col2']))
df.loc[condition,'col4'] = df.loc[condition, 'col1']
或者dask.dataframe.Series.mask
:
df['col4'] = df['col4'].mask(condition, df['col1'])
print (df)
col1 col2 col3 col4
0 22 NaN 23 56
1 12 54.0 22 36
2 48 NaN 2 45
3 76 32.0 13 76
4 23 NaN 43 8
5 67 54.0 56 67
6 16 32.0 32 16
7 3 54.0 64 8
8 67 NaN 23 64
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!