Python|熊猫系列.where

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas 系列是带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

Pandas Series.where()函数替换给定 Series 对象的输入条件为False的值。它将另一个对象作为输入，用于替换原始对象的值。

Syntax: Series.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors=’raise’, try_cast=False, raise_on_error=None)

Parameters :
cond : boolean NDFrame, array-like, or callable
other : scalar, NDFrame, or callable
inplace : boolean, default False
axis : int, default None
level : int, default None
errors : str, {‘raise’, ‘ignore’}, default raise
try_cast : boolean, default False

Returns : wh : same type as caller

编程需要懂一点英语

示例 #1：当传递的条件不满足时，使用Series.where()函数将给定 Series 对象中的值替换为其他值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the First Series
sr1 = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio'])
  
# Creating the row axis labels
sr1.index = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5'] 
  
# Print the series
print(sr1)
  
# Creating the second Series
sr2 = pd.Series(['New York', 'Bangkok', 'London', 'Lisbon', 'Brisbane'])
  
# Creating the row axis labels
sr2.index = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5']
  
# Print the series
print(sr2)

输出：

现在我们将使用Series.where()函数来替换那些不满足传递条件的值。

# replace the values
sr1.where(sr1 == 'Rio', sr2)

输出：

正如我们在输出中看到的， Series.where()函数已经替换了除“Rio”城市之外的所有城市的名称。示例#2：当传递的条件不满足时，使用Series.where()函数将给定 Series 对象中的值替换为其他值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the First Series
sr1 = pd.Series([22, 18, 19, 20, 21])
  
# Creating the row axis labels
sr1.index = ['Student 1', 'Student 2', 'Student 3', 'Student 4', 'Student 5']
  
# Print the series
print(sr1)
  
# Creating the second Series
sr2 = pd.Series([19, 16, 22, 20, 18])
  
# Creating the row axis labels
sr2.index = ['Student 1', 'Student 2', 'Student 3', 'Student 4', 'Student 5']
  
# Print the series
print(sr2)

输出：

现在我们将使用Series.where()函数来替换那些不满足传递条件的值。

# replace the values
sr1.where(sr1 >20, sr2)

输出：

正如我们在输出中看到的， Series.where()函数已经替换了所有不满足传递条件的值。