Python熊猫系列之.where()

简介

.where()是Pandas库中的一个函数，主要用于从DataFrame中减少原有数据集中的数据量。这个函数只需要指定一个条件，就可以得到符合条件的数据集。

用法

语法：DataFrame.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False)

参数说明：

• cond：所需筛选数据的条件；
• other：不符合条件的值将被赋予该值，默认为NaN；
• inplace：是否直接在原DataFrame中操作；
• axis：计算的方向，0为行，1为列，默认为无；
• level：需要筛选的axis在多重索引上用的级别，默认为无；
• errors：设定出现错误时的处理方式，默认为raise；
• try_cast：是否进行强制类型转化，如果出现内存溢出，建议设置为False。

示例：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

df.where(df > 3, -df)

返回值：

     A    B  C
0 -1.0 -6.0 -a
1 -2.0 -7.0 -b
2 -3.0 -8.0 -c
3  4.0  9.0  d
4  5.0  10.0 e

总结

.where()函数的使用非常简单，可以帮助我们轻松地完成数据筛选的功能。但需要注意的是，由于这个函数只是减少原有数据集中的数据量，因此不能帮我们改变数据类型等问题，所以在使用时需要谨慎。