极客笔记Python Pandas – 用新值替换条件为False的索引值
在使用Python Pandas进行数据清洗和分析时，经常需要用条件筛选出行或列，然后进一步对满足条件的数据进行处理。而在处理时，需要对条件为False的行或列进行相应的操作，包括用新值替换、删除等。本文将重点介绍如何在Pandas中用新值替换索引值为False的行或列。
示例数据
为了演示如何使用Pandas进行条件筛选及索引值替换，我们先创建一个示例数据，如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Jim', 'John', 'Mike', 'John'],
'age': [28, 34, 29, 42, 32, 33, 31, 27],
'gender': ['M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M', 'M'],
'income': [15000, 25000, 18000, 32000, 21000, 19000, 20000, 22000],
'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen', 'Chongqing', 'Hangzhou', 'Nanjing', 'Chengdu']}
df = pd.DataFrame(data)
运行上述代码，我们就创建了一个包含8行数据的DataFrame，其中包含姓名、年龄、性别、收入和城市等信息。
Pandas条件筛选
在对数据进行筛选时，我们通常需要使用到条件过滤功能。Pandas提供了类似于SQL语句中where关键字的筛选方法，即boolean indexing。这种筛选方式可以通过指定条件表达式来筛选符合条件的数据。
df[df['age'] > 30]
运行上述代码，我们可以得到年龄大于30岁的所有数据：
name age gender income city
1 Jack 34 M 25000 Shanghai
3 Ricky 42 M 32000 Shenzhen
4 Jim 32 M 21000 Chongqing
5 John 33 M 19000 Hangzhou
6 Mike 31 M 20000 Nanjing
从上述结果中可以看出，我们成功地筛选出了符合条件的数据，即年龄大于30岁的数据。
Pandas替换索引值为False的行或列
在进行数据清洗或数据分析时，我们常常需要用新值替换符合某些条件的数据，包括索引值为False的行或列。在Pandas中，我们可以使用loc或iloc方法来替换索引值为False的行或列。
用新值替换索引值为False的行
下面我们给出一个示例，演示如何使用Pandas用新值替换索引值为False的行。
df.loc[df['city'] == 'Nanjing', 'income'] = 25000
运行上述代码，我们将city为Nanjing的行中income这一列的值都替换为25000。
name age gender income city
0 Tom 28 M 15000 Beijing
1 Jack 34 M 25000 Shanghai
2 Steve 29 M 18000 Guangzhou
3 Ricky 42 M 32000 Shenzhen
4 Jim 32 M 21000 Chongqing
5 John 33 M 19000 Hangzhou
6 Mike 31 M 20000 Nanjing
7 John 27 M 22000 Chengdu
从上述结果可以看出，我们成功地将city为Nanjing的行中income这一列的值都替换为25000。
除了用单个数值替换，我们还可以用其他列的值或条件表达式替换，例如：
df.loc[df['income'] > 20000, 'income'] = df['income'] * 1.5
运行上述代码，我们将income列中大于20000的值都乘以1.5：
name age gender income city
0 Tom 28 M 15000.0 Beijing
1 Jack 34 M 37500.0 Shanghai
2 Steve 29 M 18000.0 Guangzhou
3 Ricky 42 M 48000.0 Shenzhen
4 Jim 32 M 31500.0 Chongqing
5 John 33 M 28500.0 Hangzhou
6 Mike 31 M 30000.0 Nanjing
7 John 27 M 33000.0 Chengdu
从上述结果可以看出，我们成功地将income列中大于20000的值都乘以了1.5。
用新值替换索引值为False的列
除了用新值替换索引值为False的行，我们还可以用新值替换索引值为False的列。下面给出一个示例，展示如何使用Pandas用新值替换索引值为False的列。
df.loc[:, df.columns != 'income'] = 0
运行上述代码，我们将income列以外的所有列都替换为0：
name age gender income city
0 0 0 0 15000 0
1 0 0 0 37500 0
2 0 0 0 18000 0
3 0 0 0 48000 0
4 0 0 0 31500 0
5 0 0 0 28500 0
6 0 0 0 30000 0
7 0 0 0 33000 0
从上述结果可以看出，我们成功地将income列以外的所有列都替换为0。
Pandas drop方法删除索引值为False的行或列
在进行数据清洗或数据分析时，除了用新值替换索引值为False的行或列外，我们还可以使用drop方法删除索引值为False的行或列。下面给出一个示例，展示如何使用Pandas的drop方法删除索引值为False的行或列。
删除索引值为False的行
df_drop = df.drop(df.index[df['income'] > 20000])
运行上述代码，我们将income列中大于20000的行都删除：
name age gender income city
0 Tom 28 M 15000 Beijing
2 Steve 29 M 18000 Guangzhou
从上述结果可以看出，我们成功将income列中大于20000的行都删除了。
删除索引值为False的列
df_drop = df.drop(columns=['age','gender'])
运行上述代码，我们将age列和gender列都删除:
name income city
0 Tom 15000 Beijing
1 Jack 37500 Shanghai
2 Steve 18000 Guangzhou
3 Ricky 48000 Shenzhen
4 Jim 31500 Chongqing
5 John 28500 Hangzhou
6 Mike 30000 Nanjing
7 John 33000 Chengdu
从上述结果可以看出，我们成功将age列和gender列都删除了。
结论
在Python Pandas中，我们可以使用条件筛选及索引值替换功能对数据进行清洗和分析。通过在loc或iloc方法中指定条件表达式和新值，我们可以替换符合条件的索引值为False的行或列。此外，我们还可以使用drop方法删除符合条件的索引值为False的行或列。这些操作都是比较常用的数据清洗和分析操作，在实际应用中需要注意避免因误操作而造成数据丢失等问题。