Pandas where函数|极客教程

Pandas where函数

pandas库是Python中用于数据处理和分析的强大工具，其中的where函数是一个非常有用的函数，它可以帮助我们在处理数据时进行条件筛选。

1. where函数的基本用法

pandas的where函数的基本语法如下：

DataFrame.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False)

其中，参数的含义如下：

cond：条件表达式，可以是一个布尔数组，也可以是一个可以转换为布尔数组的表达式。
other：当条件不满足时，用于替换的值或者数组。默认为nan。
inplace：是否在原地修改数据。默认为False，表示返回一个新的DataFrame。如果为True，则在原地修改数据并返回None。
axis：需要考虑的轴。默认为None，表示考虑所有的轴。
level：在多层索引的情况下，需要考虑的层级。默认为None，表示考虑所有的层级。
errors：当other不能被广播到适当的形状以对齐到DataFrame时，指定要引发的错误类型。默认为’raise’，表示引发错误。如果为’ignore’，则会忽略错误并返回原始的DataFrame。
try_cast：尝试将结果转换为原始的数据类型。默认为False。

下面我们通过一个例子来看看where函数的基本用法：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': ['pandasdataframe.com', 'foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'B': ['pandasdataframe.com', 'one', 'one', 'two', 'three'],
    'C': np.random.randn(5),
    'D': np.random.randn(5)
})

print(df.where(df > 0))

在这个例子中，我们创建了一个DataFrame，然后使用where函数将所有小于0的值替换为NaN。

2. 使用其他值替换不满足条件的值

我们可以使用where函数的other参数来指定一个值或者一个数组，当条件不满足时，这个值或者数组会被用来替换原始的值。下面是一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': ['pandasdataframe.com', 'foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'B': ['pandasdataframe.com', 'one', 'one', 'two', 'three'],
    'C': np.random.randn(5),
    'D': np.random.randn(5)
})

df.where(df > 0, -df)
print(df)

在这个例子中，我们将所有小于0的值替换为它们的相反数。

3. 在原地修改数据

where函数的inplace参数可以用来指定是否在原地修改数据。如果inplace为True，则会在原地修改数据并返回None。下面是一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': ['pandasdataframe.com', 'foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'B': ['pandasdataframe.com', 'one', 'one', 'two', 'three'],
    'C': np.random.randn(5),
    'D': np.random.randn(5)
})

df.where(df > 0, -df, inplace=True)
print(df)

在这个例子中，我们在原地将所有小于0的值替换为它们的相反数。

4. 考虑特定的轴

where函数的axis参数可以用来指定需要考虑的轴。默认为None，表示考虑所有的轴。如果指定了轴，那么只会考虑这个轴上的数据。下面是一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': ['pandasdataframe.com', 'foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'B': ['pandasdataframe.com', 'one', 'one', 'two', 'three'],
    'C': np.random.randn(5),
    'D': np.random.randn(5)
})

df.where(df > 0, -df, axis=1)
print(df)

在这个例子中，我们只考虑了列轴上的数据。

5. 在多层索引的情况下考虑特定的层级

where函数的level参数可以用来在多层索引的情况下指定需要考虑的层级。默认为None，表示考虑所有的层级。如果指定了层级，那么只会考虑这个层级上的数据。下面是一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': ['pandasdataframe.com', 'foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'B': ['pandasdataframe.com', 'one', 'one', 'two', 'three'],
    'C': np.random.randn(5),
    'D': np.random.randn(5)
})

df.set_index(['A', 'B'], inplace=True)

df.where(df > 0, -df, level='A')
print(df)

Output:

Pandas where函数

在这个例子中，我们设置了多层索引，然后只考虑了索引的’A’层级上的数据。

6. 错误处理

where函数的errors参数可以用来指定当other不能被广播到适当的形状以对齐到DataFrame时，要引发的错误类型。默认为’raise’，表示引发错误。如果为’ignore’，则会忽略错误并返回原始的DataFrame。下面是一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': ['pandasdataframe.com', 'foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'B': ['pandasdataframe.com', 'one', 'one', 'two', 'three'],
    'C': np.random.randn(5),
    'D': np.random.randn(5)
})

df.where(df > 0, -df, errors='ignore')
print(df)

在这个例子中，我们忽略了所有的错误。

7. 尝试将结果转换为原始的数据类型

where函数的try_cast参数可以用来尝试将结果转换为原始的数据类型。默认为False。如果为True，那么会尝试将结果转换为原始的数据类型。下面是一个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'A': ['pandasdataframe.com', 'foo', 'bar', 'baz', 'qux'],
    'B': ['pandasdataframe.com', 'one', 'one', 'two', 'three'],
    'C': np.random.randn(5),
    'D': np.random.randn(5)
})

df.where(df > 0, -df, try_cast=True)
print(df)

在这个例子中，我们尝试将结果转换为原始的数据类型。

总结起来，pandas的where函数是一个非常强大的工具，它可以帮助我们在处理数据时进行条件筛选。通过灵活地使用它的参数，我们可以实现各种复杂的数据处理任务。