如何有效地将超过阈值的 Pandas DataFrame 值替换为零？

Pandas 条件替换

操作 DataFrame 时，您可能会遇到需要替换满足特定条件的值的情况。本问题旨在解决如何在特定列中用零替换超过阈值的值。

原始方法和限制

初始方法尝试使用语法 df [df.my_channel> 20000].my_channel = 0。但是，正如用户所观察到的，这种方法在原始 DataFrame 中工作时会遇到问题。

使用 .loc 索引器的解决方案

至要解决此问题，可以使用 .loc 索引器，在较新版本的 Pandas 中推荐使用该索引器。此语法允许精确的行和列选择和更改。要实现所需的替换，您可以使用以下代码：

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

或者，您可以将代码压缩为一行：

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

说明

mask 变量选择 df.my_channel 超过 20000 的行。随后，df.loc[mask, column_name] = 0 将掩码为 True 的那些行的 my_channel 列设置为零。

注意

必须使用在这种情况下，.loc 索引器，因为在整数类型列上使用带有布尔索引的 .iloc 将导致未实现错误。

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