조건에 따라 Pandas DataFrame 값을 효율적으로 바꾸는 방법은 무엇입니까?

Pandas DataFrame의 조건부 교체

Pandas DataFrame에서는 조건에 따라 값을 교체하는 것이 일반적인 작업입니다. 임계값을 초과하는 경우 특정 열의 값을 0으로 설정해야 하는 상황을 생각해 보세요.

원래 접근 방식:

이를 달성하기 위한 일반적인 접근 방식 중 하나는 다음과 같습니다. Pandas 버전 0.20.0에서 더 이상 사용되지 않는 df[].ix 인덱서를 사용하여

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

대체 솔루션:

loc 및 iloc 인덱서가 도입되면서 조건부 대체를 수행하는 권장 방법은 다음과 같습니다.

loc 활용하기 인덱서:

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

loc 인덱서는 부울 마스크를 기반으로 행 및 열을 선택할 수 있습니다. 이 경우 마스크는 df['my_channel'] > 20000이며 이 행은 'my_channel' 열에서 0으로 설정됩니다.

iloc 인덱서 사용:

mask = df['my_channel'] > 20000
df.iloc[mask.index, df.columns.get_loc('my_channel')] = 0

iloc 인덱서는 다음을 기반으로 선택할 수 있습니다. 정수 인덱스. 이 경우 마스크 인덱스를 사용하여 행을 선택하고 'my_channel'의 열 인덱스를 사용하여 값을 0으로 설정합니다.

참고: 이 구체적인 경우에는 iloc은 정수 열에 대한 부울 인덱싱을 지원하지 않으므로 iloc 인덱서보다 loc 인덱서를 사용하는 것이 좋습니다.

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