Python Pandas Series.mask()

Pandas系列是一个带有轴标签的一维ndarray。标签不需要是唯一的，但必须是一个可散列的类型。该对象支持基于整数和标签的索引，并提供了大量的方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.mask()函数用于屏蔽目的。这个函数可以替换所传递的条件为True的值。否则，该值保持不变。

语法: Series.mask(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors=’raise’, try_cast=False, raise_on_error=None)

参数:
cond : 当cond为False时，保留原值。如果为 “真”，则用其他相应的值来替换。
other: cond为True的条目被替换为其他的相应值。
inplace :是否对数据进行就地操作。
axis：对准轴，如果需要的话。
level：对齐级别，如果需要的话。

返回： wh：与调用者类型相同

例子#1：使用Series.mask()函数来替换给定系列对象中的’Rio’城市。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio'])
  
# Create the Index
index_ = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5'] 
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.mask()函数来替换给定系列对象中的’Rio’城市。

# replace 'Rio' with 'Tokyo'
result = sr.mask(lambda x : x =='Rio', other = 'Tokyo')
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.mask()函数已经成功地将给定系列对象中的 “里约 “城市替换为 “东京”。

例子#2：使用Series.mask()函数来屏蔽给定系列对象中所有大于50的值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 84, 32, 10, 5, 24, 32])
  
# Print the series
print(sr)

输出 :

现在我们将使用Series.mask()函数来屏蔽给定系列对象中所有大于50的数值。

# mask values greater than 50
result = sr.mask(sr > 50)
  
# Print the result
print(result)

输出 :

正如我们在输出中看到的，Series.mask()函数已经成功地屏蔽了给定系列对象中所有大于50的值。