有条件地replacepandas

我可能做的很愚蠢，但是我很难过。

我有一个数据框，我想replace特定列中的值超过一个值为零。 我原以为这是达到这个目的的一种方式：

df[df.my_channel > 20000].my_channel = 0 

如果我将通道复制到一个新的数据框中，这很简单：

 df2 = df.my_channel df2[df2 > 20000] = 0 

这确实是我想要的，但似乎不作为原始数据框的一部分与通道一起工作。

感谢提前。

本

Answer 1

.ix索引器可以在0.20.0之前的pandas版本上正常工作，但是由于pandas 0.20.0， .ix索引器已经被弃用 ，所以你应该避免使用它。 相反，您可以使用.loc或iloc索引器。 您可以通过以下方式解决此问题

 mask = df.my_channel > 20000 column_name = 'my_channel' df.loc[mask, column_name] = 0 

mask可帮助您selectdf.my_channel > 20000为True ，而df.loc[mask, column_name] = 0将值设置为0，以将mask在列名称为column_name的列中保留。

更新：在这种情况下，你应该使用loc因为如果你使用iloc ，你会得到一个NotImplementedError告诉你基于iLocation的整型布尔索引是不可用的 。

Answer 2

尝试

 df.ix[df.my_channel > 20000, 'my_channel'] = 0