Pandas de substituição condicional

Eu tenho um DataFrame e desejo substituir os valores em uma coluna específica que excedem um valor com zero. Eu pensei que essa era uma maneira de conseguir isso:

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

Se eu copiar o canal em um novo quadro de dados, é simples:

df2 = df.my_channel 

df2[df2 > 20000] = 0

Isso faz exatamente o que eu quero, mas parece não funcionar com o canal como parte do DataFrame original.

.ixO indexador funciona bem para a versão do pandas anterior a 0.20.0, mas desde o pandas 0.20.0, o .ixindexador está obsoleto , portanto, você deve evitar usá-lo. Em vez disso, você pode usar .locou ilocindexadores. Você pode resolver esse problema:

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

Ou, em uma linha,

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

maskajuda a selecionar as linhas em que df.my_channel > 20000é True, enquanto df.loc[mask, column_name] = 0define o valor 0 para as linhas selecionadas onde se maskmantém na coluna cujo nome é column_name.

Update: Neste caso, você deve usar locporque, se usar iloc, receberá um aviso deNotImplementedError que a indexação booleana baseada em iLocation em um tipo inteiro não está disponível .

Experimentar

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

Observação: desde a v0.20.0,ix foi preterido em favor de loc/ iloc.

np.where função funciona da seguinte maneira:

df['X'] = np.where(df['Y']>=50, 'yes', 'no')

No seu caso, você gostaria de:

import numpy as np
df['my_channel'] = np.where(df.my_channel > 20000, 0, df.my_channel)

O motivo pelo qual seu dataframe original não é atualizado é porque a indexação encadeada pode fazer com que você modifique uma cópia em vez de uma exibição de seu dataframe. Os documentos dão este conselho:

Ao definir valores em um objeto pandas, deve-se tomar cuidado para evitar o que é chamado de indexação em cadeia.

Você tem algumas alternativas: -

loc + Indexação booleana

loc pode ser usado para definir valores e oferece suporte a máscaras booleanas:

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

mask + Indexação booleana

Você pode atribuir à sua série:

df['my_channel'] = df['my_channel'].mask(df['my_channel'] > 20000, 0)

Ou você pode atualizar sua série no local:

df['my_channel'].mask(df['my_channel'] > 20000, 0, inplace=True)

np.where + Indexação booleana

Você pode usar o NumPy atribuindo sua série original quando sua condição não for satisfeita; entretanto, as duas primeiras soluções são mais limpas, pois alteram explicitamente apenas os valores especificados.

df['my_channel'] = np.where(df['my_channel'] > 20000, 0, df['my_channel'])

Eu usaria a lambdafunção em um Seriesou DataFrameassim:

f = lambda x: 0 if x>100 else 1
df['my_column'] = df['my_column'].map(f)

Não afirmo que seja uma forma eficiente, mas funciona bem.

Experimente isto:

df.my_channel = df.my_channel.where(df.my_channel <= 20000, other= 0)

ou

df.my_channel = df.my_channel.mask(df.my_channel > 20000, other= 0)