조건부 임계값을 기반으로 Pandas DataFrame의 값을 효율적으로 바꾸는 방법은 무엇입니까?

Pandas의 조건부 값 대체

Pandas에서 DataFrame으로 작업할 때 특정 조건에 따라 값을 선택적으로 수정해야 하는 경우가 많습니다. 일반적인 작업 중 하나는 특정 임계값을 초과하는 특정 열의 값을 바꾸는 것입니다.

df[df.my_channel > 20000].my_channel = 0 구문은 원래 DataFrame의 일부일 때 실패한 것으로 판명되었습니다. 이는 .ix 인덱서를 더 이상 사용하지 않는 Pandas 0.20.0에 도입된 인덱싱 변경 사항 때문입니다.

이 문제를 해결하려면 행과 열에 액세스하고 수정하기 위한 대체 방법을 제공하는 .loc 인덱서를 활용할 수 있습니다.

mask = df.my_channel > 20000
column_name = 'my_channel'
df.loc[mask, column_name] = 0

이 코드는 먼저 각 값이 해당하는 부울 마스크(mask)를 생성하여 원하는 결과를 얻습니다. df.my_channel 열의 해당 값이 20000을 초과하는지 여부를 확인합니다. 그런 다음 .loc를 사용하여 마스크가 True를 유지하는 행을 선택하고 column_name 열에 0 값을 할당합니다.

대안으로 다음을 수행합니다. 한 줄 코드 조각을 사용할 수 있습니다:

df.loc[df.my_channel > 20000, 'my_channel'] = 0

이 경우 .iloc 대신 .loc를 사용하는 것이 중요합니다. (정수 위치 기반 인덱싱) NotImplementedError를 방지합니다.

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