Python 迭代行和列并根据条件替换值

发布于06月25日

在10到100之间的整个Pandas 数据帧中，我们如何将所有数值除以10？

条件:

要忽略的时间或任何非数字列.
数字可以位于任何行或列中.

`time`	n1	n2	n3	n4
11:50	1	2	3	`40`
12:50	5	6	`70`	8
13:50	`80`	7	6	500

如果需要，请使用此代码:


import pandas as pd
import numpy as np

time = ['11:50', '12:50', '13:50']
data_1 = {'time': time,
          'n1': [1, 5, 80],
          'n2': [2, 6 ,7],
          'n3': [3, 70 ,6],
          'n4': [40, 8, 500],
        }

df1 = pd.DataFrame(data = data_1)
df1

Try 1:它似乎不起作用

j = 0
k = 0
for i in df:
    if df[j][k] > 10 and df[j][k] < 100:
        df[j][k] = df[j][k] / 10
        j = j + 1
    else:
        pass;
    k = k + 1

Expected Result:

由于80、70、40是介于10和100之间的数字，因此在同一数据帧中，它们都被x/10所取代.

80--&gt；80/10 = 8
70--&gt；70/10 = 7
40--&gt；40/10 = 4

整个时间列将被忽略，因为它是非数值.

推荐答案

在处理 Big Data 集时，使用DataFrame.applymap非常慢，它的扩展性不好.如果可能，您应该始终寻找矢量化解决方案.

在这种情况下，可以屏蔽10到DataFrame.mask之间的值，并使用DataFrame.mask执行条件替换(如果否定条件，则使用DataFrame.where).

# select the numeric columns
num_cols = df1.select_dtypes(include="number").columns

# In DataFrame.mask `df` is replaced by the calling DataFrame, 
# in this case df = df1[num_cols]
df1[num_cols] = (
    df1[num_cols].mask(lambda df: (df > 10) & (df < 100), 
                       lambda df: df // 10)
)

输出:

>>> df1

    time  n1  n2  n3   n4
0  11:50   1   2   3    4
1  12:50   5   6   7    8
2  13:50   8   7   6  500

设置:

time = ['11:50', '12:50', '13:50']
data_1 = {'time': time,
          'n1': [1, 5, 80],
          'n2': [2, 6 ,7],
          'n3': [3, 70 ,6],
          'n4': [40, 8, 500],
        }

df1 = pd.DataFrame(data = data_1)

Python 迭代行和列并根据条件替换值

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