python-3.x - 如果值超出上下限(异常值处理)，则将值的数据框替换为 np.nan

Question

如果值的数据框超出上下限，用 np.nan 替换值的数据框的最佳方法是什么？

值:A、B、C、D
限制:下限，上限

df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(50,300,size=(100, 4)), columns=list('ABCD')) # Generate Random Dataframe
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(150,180,size=(100, 1)), columns=['lower'])
df3 = pd.DataFrame(np.random.randint(180,200,size=(100, 1)), columns=['upper'])
df = pd.concat([df1,df2,df3], axis=1)
df

Answer 1

使用 DataFrame.mask条件由 DataFrame.lt和 DataFrame.gt由 | 链接按位 OR:

c = list('ABCD')
df[c] = df[c].mask(df[c].lt(df['lower'], axis=0) | df[c].gt(df['upper'], axis=0))
print (df)
     A      B      C      D  lower  upper
0  NaN    NaN    NaN    NaN    178    180
1  NaN    NaN  164.0    NaN    161    187
2  NaN    NaN    NaN    NaN    169    181
3  NaN    NaN    NaN  187.0    174    198
4  NaN    NaN    NaN    NaN    163    186
..  ..    ...    ...    ...    ...    ...
95 NaN    NaN    NaN    NaN    177    181
96 NaN    NaN    NaN    NaN    158    192
97 NaN  168.0    NaN  183.0    150    198
98 NaN    NaN    NaN    NaN    167    186
99 NaN    NaN    NaN    NaN    166    190