如果不在值范围内，Python Pandas 会替换值答案

【问题标题】：Python Pandas replace values if not in value range如果不在值范围内，Python Pandas 会替换值
【发布时间】：2020-10-21 13:46:16
【问题描述】：

如果每个值不在特定值范围内，我想替换一列的所有单元格。

例如取值范围在 0 到 10 之间

该函数应将 np.NaN 放在所有小于 0 或大于 10 的单元格上。

我试过这个：

df.loc[(df["B"] < 5 ), "B"] = np.NaN

但它只适用于特定值，而不适用于值范围。

是否有一个简单的解决方案来替换特定值范围之外的所有值，而不遍历所有行？

【问题讨论】：

df.B.between(0, 10)

标签： python pandas replace range

【解决方案1】：

我会在功能之间选择

df.loc[~df.B.between(0, 10), "B"] = np.nan

【讨论】：

你想在你的条件前面添加~ 来否定它；）

【解决方案2】：

您可以使用 np.where 指定所需的条件。如果为 True，则产生 x，否则产生 y。

np.where(condition, x, y)

所以，解决办法是：

df.B = np.where((df.B < 0) & (df.B > 10), np.NaN, df.B)

例如：

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,size=(10, 4)), columns=list('ABCD'))

会输出类似的东西：


    A   B   C   D
0   2   5   6   2
1   0   4   0   0
2   4   3   9   0
3   5   1   1   8
4   2   3   6   5
5   3   0   3   9
6   0   4   3   4
7   4   1   4   5
8   0   5   1   5
9   6   7   4   4

那么如果你应用 where 条件：

df.B = np.where((df.B < 6) & (df.B > 2), np.NaN, df.B)

    A   B   C   D
0   2   NaN 6   2
1   0   NaN 0   0
2   4   NaN 9   0
3   5   1.0 1   8
4   2   NaN 6   5
5   3   0.0 3   9
6   0   NaN 3   4
7   4   1.0 4   5
8   0   NaN 1   5
9   6   7.0 4   4

您可以在这里找到更多信息：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.where.html

【讨论】：

【解决方案3】：

更接近您的原始语法

df.loc[(df["B"] < 0 )|(df["B"] > 10 ), "B"] = np.NaN

【讨论】：

【解决方案4】：

是的，你可以这样做：


df["B"] = df["B"].where((df["B"] >= 0) & (df["B"] <= 10))

# or
df["B"] = df["B"].map(lambda x: x if 0 <= x <= 10 else None)

# or
df.loc[(df["B"] < 0) | (df["B"] > 10), "B"] = None

【讨论】：