Pandas 使用Python的if / then / else习惯用法

在本文中，我们将介绍在Pandas中使用Python的if / then / else习惯用法。这是一种灵活的数据处理技术，可简化数据分析流程。

在Pandas中，可以通过将条件表达式传递给.where()和.mask()函数来实现基于if / then / else的操作。.where()函数将满足条件的元素替换为新值，而.mask()函数将在条件不满足时替换元素。

下面是一个示例，说明如何使用.where()函数将dataframe中的所有负数替换为0：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, -3], 'B': [-4, 5, 6]})

df = df.where(df > 0, 0)

print(df)

输出：

在上面的示例中，我们将.dataframe中小于等于0的所有元素都替换为0。我们使用.where()函数传递了一个条件，它将dataframe中每个元素与0进行比较，如果满足条件，则该元素保持不变，否则替换为0。

您还可以使用.mask()函数来执行相同的操作。下面是一个示例，说明如何使用.mask()将列A中的所有正数替换为0：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, -3], 'B': [-4, 5, 6]})

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

print(df)

输出：

在上面的示例中，我们使用.mask()函数传递了一个条件，它将列A中的每个元素与0进行比较，如果满足条件，则将其替换为0，否则保持不变。

阅读更多：Pandas 教程

Pandas实现复杂的if / then / else语句

Pandas提供了一些内置函数，可以帮助我们实现更复杂的if / then / else表达式。以下是一些常用的内置函数：

numpy.where()

numpy.where()函数与Pandas中的.where()函数非常相似。 numpy.where(condition, x, y)函数将根据条件(condition)返回x或y。

以下是一个示例，说明如何使用numpy.where()函数将dataframe中的所有小于0的元素替换为0：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, -2, 3], 'B': [-4, 5, 6]})

df = np.where(df < 0, 0, df)

print(df)

输出：

array([[1, 0],
       [0, 5],
       [3, 6]])

在上面的示例中，我们将.dataframe中小于0的所有元素都替换为0。我们使用numpy.where()函数传递了一个条件，它将dataframe中每个元素与0进行比较，如果满足条件，则替换为0，否则保持不变。

.apply()

.apply()函数可以帮助我们执行特定操作。它需要一个函数作为参数，并将其应用于每个元素。

以下是一个示例，说明如何使用.apply()函数将dataframe中所有元素都乘以2：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

df = df.apply(lambda x: x * 2)

print(df)

输出：

在上面的示例中，我们将.apply()函数传递给一个Lambda函数，该函数将每个元素乘以2。该函数将应用于每个.dataframe中的元素，并将结果保存在新的.dataframe中。

.map()

.map()函数可以帮助我们在一个序列中根据条件替换元素。它需要一个函数作为参数，并将其应用于序列中的每个元素。

以下是一个示例，说明如何使用.map()函数将列表中所有小于0的元素替换为0：

lst = [1, -2, 3, -4, 5]

lst = list(map(lambda x: x if x > 0 else 0, lst))

print(lst)

输出：

[1, 0, 3, 0, 5]

在上面的示例中，我们将.map()函数传递给一个Lambda函数，该函数将根据条件将序列中的元素替换为0。该函数将应用于lst中的每个元素，并将结果保存在新的列表中。

总结

在本文中，我们介绍了在Pandas中使用Python的if / then / else习惯用法。我们演示了如何使用.where()和.mask()函数基于条件替换元素，以及如何使用numpy.where()函数、.apply()函数和.map()函数实现更复杂的操作。Pandas提供了许多内置函数，这些函数可以帮助我们轻松地完成许多数据分析任务。如果您需要更复杂的操作，请查阅Pandas文档，其中提供了许多有用的函数和示例。