Python Pandas – 返回通过掩码设置的值的新索引

Pandas是Python中一个强大的数据分析工具包，Python Pandas库提供强大的数据操作、简单的数据清洗、处理和建模工具，其中一个非常有用的功能是通过掩码设置值的新索引。

在本文中，我们将探讨如何使用Python Pandas库的一个很重要的功能——通过掩码设置的值的新索引，进一步了解Python Pandas库的强大功能。

Pandas掩码操作

在Python pandas中，掩码操作是一种非常有用的技术，一般用于从数据集中选择所需的一部分。简单来说，使用python pandas的掩码操作，您可以对数据集中的数据进行很好的过滤。

数据掩码是一个布尔型数组，与原数据结构进行元素对齐的每个项上的元素值都必须是 True 或 False 之一。掩码数组定义了一个元素集，通常是与布尔型切片配合使用的真值表达式。

创建掩码

Pandas使用bool型数组作为掩码。bool型数组必须与数据源具有相同的长度，使得bool型数组的每个元素都代表一个数据源中的一位。在Python Pandas中，你可以使用以下方式创建掩码：

import pandas as pd
import numpy as np

dataframe = pd.DataFrame()
dataframe['A'] = [1,2,3,4,5]
dataframe['B'] = [6,7,8,9,10]

#create mask
mask = dataframe['A'] > 2
print(mask)

上面这段代码首先创建了一个空的dataframe，然后向DataFrame中添加了两列A和B。接着通过Filter条件过滤出了列A大于2的数据，这个条件是当A列中的数据大于2的时候返回True，否则返回False的一个布尔型数组。

使用掩码过滤数据

Pandas中的掩码操作特别有用之处在于您可以使用它来选择要从数据集中提取或删除的数据。

#get values from A column where mask is true
print(dataframe.loc[mask, 'A'])

上面这段代码获取了A列中在掩码数组上为True的数据。

通过掩码设置值的新索引

有时候，我们需要根据定义好的掩码来修改Dataframe中的数据，并返回通过这种方式修改后的数据。

#set values of A column where mask is true to 99
dataframe.loc[mask, 'A'] = 99
print(dataframe)

上面这段代码将Dataframe中A列中在掩码数组上为True的值设置为99. 运行结果如下：

注意：使用.loc [ ]定位器来操作一个DataFrame，而这个定位器有2个参数，第一个是行选择器，第二个是列选择器。

结论

这里我们简单了解和具体讲解了Python Pandas的通过掩码设置的值的新索引操作的基本操作方法，主要内容围绕着掩码操作以及如何使用掩码操作来过滤数据，修改Dataframe中的数据，并返回通过这种方式修改后的数据。当需要为数据集替换索引时，这种方法同样有效。在Python Pandas中，各种切片、掩码、遍历和可视化功能使数据操作变得非常方便。Pandas是一个非常有用的工具，可用于各种数据操作，如数据结构的创建和清理、合并不同的数据源、计算表格的描述性统计量以及绘制数据可视化等。Pandas的功能强大且易于使用，深受数据科学家和分析师的喜爱。

希望本文对你了解Python Pandas库的掩码操作以及通过掩码设置的值的新索引有所帮助。