Chcę zamienić ujemne wartości w kolumnie DataFrame pandas na zero.Powrót maksimum zera lub wartość dla pandy DataFrame kolumna
Czy istnieje bardziej zwięzły sposób na skonstruowanie tego wyrażenia?
df['value'][df['value'] < 0] = 0
Oto kanoniczny sposób to zrobić, ale niekoniecznie bardziej zwięzłe, jest bardziej elastyczny (w które można zastosować to do dowolnych kolumn)
In [39]: df = DataFrame(randn(5,1),columns=['value'])
In [40]: df
Out[40]:
value
0 0.092232
1 -0.472784
2 -1.857964
3 -0.014385
4 0.301531
In [41]: df.loc[df['value']<0,'value'] = 0
In [42]: df
Out[42]:
value
0 0.092232
1 0.000000
2 0.000000
3 0.000000
4 0.301531
O wiele bardziej elastyczny (i mniej niejasny). –
To jest typowy idiom w kodzie Numpy. +1 – heltonbiker
Chociaż pod pewnymi względami rozwiązania np.clip lub np.max są łatwiejsze do odczytania, uważam, że jest to najbardziej precyzyjna odpowiedź na moje oryginalne pytanie. – bjornarneson
Można użyć clip method:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'value': np.arange(-5,5)})
df['value'] = df['value'].clip(0, None)
print(df)
daje
value
0 0
1 0
2 0
3 0
4 0
5 0
6 1
7 2
8 3
9 4
Na marginesie, nie potrzebujesz 'np .inf' jako drugi argument. Domyślnie jest to None, co w tym przypadku jest równoważne. Jeśli obawiasz się czytelności, pozostawiając drugi argument, możesz zamiast tego użyć 'df.value.clip_lower (0)'. –
@JoeKington: Oh, dzięki! – unutbu
Dla tego, co jest warte, założyłem, że 'pandas.DataFrame.clip' zachowuje się jak' numpy'. Zdałem sobie sprawę, że nie (i nie potrzebujesz drugiego argumentu) około 5 minut temu! :) –
Inną możliwością jest użycie numpy.maximum(). Moim zdaniem jest to bardziej zrozumiałe.
import pandas as pd
import numpy as np
df['value'] = np.maximum(df['value'], 0)
A także 2-3X szybciej.
In [21]: df = pd.DataFrame({'value': np.arange(-1000000,1000000)})
In [22]: %timeit df.loc[df['value']<0,'value'] = 0
10 loops, best of 3: 27.3 ms per loop
In [23]: df = pd.DataFrame({'value': np.arange(-1000000,1000000)})
In [24]: %timeit df['value'] = np.maximum(df['value'], 0)
100 loops, best of 3: 9.42 ms per loop
Myślę, że to jest dobre, jedyną wadą jest to, że 'np.max! = Np.maximum' co czyni to źle mnemonicznie – maxymoo
Weźmy tylko wartości większe od zera, pozostawiając te, które są negatywne jak NaN (nie współpracuje z ramek z serii), a następnie przypisać.
df[df > 0].fillna(0)
Wygląda to tak, jakbyś zrobił to w "numpy" ... Wątpię, żeby był bardziej zwięzły, niż rozbicie go na 2 zdania. – mgilson
Może coś takiego jak 'df ['value'] = max ((df ['value'], 0))' – John