如果满足条件，则在数据框中打开 NaN答案

【问题标题】：Turn NaN in dataframe if condition met如果满足条件，则在数据框中打开 NaN
【发布时间】：2020-09-08 03:30:30
【问题描述】：

我在这里有一列看起来像这样并且是数据框的一部分：

df.Days_Since_Earnings
Out[5]: 
0      21.0
2       1.0
4    1000.0
5     500.0
6     119.0
Name: Days_Since_Earnings, Length: 76, dtype: float64

我想保持原样，除了我想把 120 以上的数字变成 'nan's，所以它看起来像这样：

df.Days_Since_Earnings
Out[5]: 
0      21.0
2       1.0
4       nan
5       nan
6     119.0
Name: Days_Since_Earnings, Length: 76, dtype: float64

感谢任何提供帮助的人！

【问题讨论】：

df[df.Days_Since_Earnings.gt(120)] = np.nan
这能回答你的问题吗？ How to set a cell to NaN in a pandas dataframe
idx_days_over_120 = df["Days_Since_Earnings"] > 120 然后df.loc[idx_days_over_120, "Days_Since_Earnings"] = np.nan
这很有帮助，谢谢

【解决方案1】：

你可以使用mask:

df['Days_Since_Earnings'] = df.Days_Since_Earnings.mask(df.Days_Since_Earnings > 120)

或where 与相反条件

df['Days_Since_Earnings'] = df.Days_Since_Earnings.where(df.Days_Since_Earnings <= 120)

或loc 分配：

df.loc[df.Days_Since_Earnings > 120, 'Days_Since_Earnings'] = np.nan

【讨论】：

【解决方案2】：

df['days'] = df['days'].apply(lambda x: np.nan if x > 120 else x)
print(df)

或者

df[df['days'] > 120] = np.nan

    days
0   21.0
1    1.0
2    NaN
3    NaN
4  119.0

【讨论】：