python - 如何将数据框中特定行的 'Zero' 替换为 'One'

Question

我有这个数据框:df1

                    DP1       DP2       DP3      DP4      DP5      DP6    DP7     DP8  DP9  DP10
OP1             43239.0   46962.0   55858.0   9128.0  30372.0   5932.0  667.0   663.0  0.0   NaN
OP2               146.0      73.0   16647.0   5596.0   1493.0   7175.0   45.0   438.0  NaN   NaN
OP3            266279.0    1189.0       1.0  10939.0  17799.0   4702.0  235.0     NaN  NaN   NaN
OP4            360547.0   56943.0  142271.0  38217.0   1141.0   6757.0    NaN     NaN  NaN   NaN
OP5            380497.0   17946.0   19376.0      0.0   3974.0      NaN    NaN     NaN  NaN   NaN
OP6              6151.0   16525.0   17046.0  11532.0      NaN      NaN    NaN     NaN  NaN   NaN
OP7            142026.0   21999.0     820.0      NaN      NaN      NaN    NaN     NaN  NaN   NaN
OP8             76860.0  102580.0       NaN      NaN      NaN      NaN    NaN     NaN  NaN   NaN
OP9              6210.0       NaN       NaN      NaN      NaN      NaN    NaN     NaN  NaN   NaN
OP10                NaN       NaN       NaN      NaN      NaN      NaN    NaN     NaN  NaN   NaN
Total         1281955.0  264217.0  252019.0  75412.0  54779.0  24566.0  947.0  1101.0  0.0   0.0
Variance       160244.0   37745.0   42003.0  15082.0  13695.0   89.0  474.0  1101.0  NaN  -0.0
Mack's Sigma      400.0     194.0     205.0    123.0    117.0     90.0   22.0    33.0  NaN  -0.0 

Variance       160244.0   37745.0   42003.0  15082.0  13695.0   89.0  474.0  1101.0  NaN  -0.0

我想找出方差行最后两个条目的最小值。我想最后两个条目并找到最小值，就像最后两个条目是 474.0 和 1101.0 一样，应该添加到 Nan 地方。

输出看起来像

Variance       160244.0   37745.0   42003.0  15082.0  13695.0   89.0  474.0  1101.0  474.0 -0.0

我试过这段代码:

minValuesObj = min(df1.loc('Variance'))

Answer 1

您能否尝试使用 loc 和离散元素概念。

import pandas as pd
df.loc['Variance','DP9'] = df.loc['Variance', ['DP7','DP8']].min()
df

输出如下:

                    DP1       DP2       DP3      DP4      DP5      DP6    DP7     DP8    DP9  DP10
OP1             43239.0   46962.0   55858.0   9128.0  30372.0   5932.0  667.0   663.0    0.0   NaN
OP2               146.0      73.0   16647.0   5596.0   1493.0   7175.0   45.0   438.0    NaN   NaN
OP3            266279.0    1189.0       1.0  10939.0  17799.0   4702.0  235.0     NaN    NaN   NaN
OP4            360547.0   56943.0  142271.0  38217.0   1141.0   6757.0    NaN     NaN    NaN   NaN
OP5            380497.0   17946.0   19376.0      0.0   3974.0      NaN    NaN     NaN    NaN   NaN
OP6              6151.0   16525.0   17046.0  11532.0      NaN      NaN    NaN     NaN    NaN   NaN
OP7            142026.0   21999.0     820.0      NaN      NaN      NaN    NaN     NaN    NaN   NaN
OP8             76860.0  102580.0       NaN      NaN      NaN      NaN    NaN     NaN    NaN   NaN
OP9              6210.0       NaN       NaN      NaN      NaN      NaN    NaN     NaN    NaN   NaN
OP10                NaN       NaN       NaN      NaN      NaN      NaN    NaN     NaN    NaN   NaN
Total         1281955.0  264217.0  252019.0  75412.0  54779.0  24566.0  947.0  1101.0    0.0   0.0
Variance       160244.0   37745.0   42003.0  15082.0  13695.0     89.0  474.0  1101.0  474.0  -0.0
Mack's Sigma      400.0     194.0     205.0    123.0    117.0     90.0   22.0    33.0    NaN  -0.0