替换熊猫数据框中特定范围的值答案

【问题标题】：Replace a specific range of values in a pandas dataframe替换熊猫数据框中特定范围的值
【发布时间】：2019-05-31 17:08:30
【问题描述】：

我有大数据集，并且有大量的值远远超过平均水平。例如，

    A         B
1  'H'       10
2  'E'    10000
3  'L'       12
4  'L'        8
5  'O'       11

我想将B2 单元格设置为 0，我试过了，

df['B'] = df['B'].replace([df['B'] > 15], 0)

但没有得到任何运气。怎么能让我的数据框变成这样，

    A         B
1  'H'       10
2  'E'        0
3  'L'       12
4  'L'        8
5  'O'       11

谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你真的很亲密——不要使用replace，而是使用mask：

df['B'] = df['B'].mask(df['B'] > 15, 0)
print (df)
     A   B
1  'H'  10
2  'E'   0
3  'L'  12
4  'L'   8
5  'O'  11

替代方案：

df['B'] = np.where(df['B'] > 15, 0, df['B'])
print (df)
     A   B
1  'H'  10
2  'E'   0
3  'L'  12
4  'L'   8
5  'O'  11

如果你想替换一些范围：

df['B'] = np.where(df['B'].between(8,11), 0, df['B'])
print (df)
     A      B
1  'H'      0
2  'E'  10000
3  'L'     12
4  'L'      0
5  'O'      0

【讨论】：

【解决方案2】：

另一种选择：

df.loc[df['B'] > 15, 'B'] = 0
#   df
#    B
#0  10
#1   0
#2  12
#3   8
#4  11

【讨论】：