pandas.Series.mask#
- Series.mask(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors=NoDefault.no_default, try_cast=NoDefault.no_default)[源代码]#
替换条件为True的值。
- 参数
- condBool系列/DataFrame、类似数组或可调用
哪里 cond 为False,则保留原始值。如果为True,则替换为 other 。如果 cond 是可调用的,则它是在Series/DataFrame上计算的,应该返回布尔Series/DataFrame或数组。Callable不能更改输入Series/DataFrame(尽管Pandas不检查它)。
- other标量、系列/数据帧或可调用
条目,其中 cond 如果为True,则替换为 other 。如果Other是可调用的,则它是在Series/DataFrame上计算的,应该返回标量或Series/DataFrame。Callable不能更改输入Series/DataFrame(尽管Pandas不检查它)。
- inplace布尔值,默认为False
是否对数据执行就地操作。
- axisInt,默认为无
如果需要,对齐轴。
- levelInt,默认为无
对齐级别(如果需要)。
- errors字符串,{‘RAISE’,‘IGNORE’},默认‘RAISE’
请注意,目前该参数不会影响结果,并且将始终强制转换为合适的dtype。
‘Raise’:允许引发异常。
‘Ignore’:取消异常。出错时返回原始对象。
- try_cast布尔默认为无
尝试将结果转换回输入类型(如果可能)。
1.3.0 版后已移除: 如有必要,请手动回放。
- 退货
- 与调用者相同的类型或无(如果
inplace=True
。
- 与调用者相同的类型或无(如果
参见
DataFrame.where()
返回与自身形状相同的对象。
注意事项
掩码方法是If-Then习惯用法的应用。对于调用DataFrame中的每个元素,如果
cond
是False
则使用元素;否则使用DataFrame中的相应元素other
是使用的。的签名
DataFrame.where()
不同于numpy.where()
。粗略地说df1.where(m, df2)
相当于np.where(m, df1, df2)
。有关更多详细信息和示例,请参阅
mask
中的文档 indexing 。示例
>>> s = pd.Series(range(5)) >>> s.where(s > 0) 0 NaN 1 1.0 2 2.0 3 3.0 4 4.0 dtype: float64 >>> s.mask(s > 0) 0 0.0 1 NaN 2 NaN 3 NaN 4 NaN dtype: float64
>>> s.where(s > 1, 10) 0 10 1 10 2 2 3 3 4 4 dtype: int64 >>> s.mask(s > 1, 10) 0 0 1 1 2 10 3 10 4 10 dtype: int64
>>> df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(-1, 2), columns=['A', 'B']) >>> df A B 0 0 1 1 2 3 2 4 5 3 6 7 4 8 9 >>> m = df % 3 == 0 >>> df.where(m, -df) A B 0 0 -1 1 -2 3 2 -4 -5 3 6 -7 4 -8 9 >>> df.where(m, -df) == np.where(m, df, -df) A B 0 True True 1 True True 2 True True 3 True True 4 True True >>> df.where(m, -df) == df.mask(~m, -df) A B 0 True True 1 True True 2 True True 3 True True 4 True True