具有许多条件的Pandas列选择变得很笨拙
具有许多条件的Pandas列选择变得很笨拙
提问于 2019-06-28 06:59:03
快速Pandas问题：
我通过在一个系列上使用apply来清理数据帧的各个列中的值：
# For all values in col 'Rate' over 1, divide by 100
df['rate'][df['rate']>1] = df['rate'][df['rate']>1].apply(lambda x: x/100)当选择条件很简单时，例如df['rate']>1，这是很好的。但是，当您开始添加多个选择条件时，这会变得非常长：
df['rate'][(df['rate']>1) & (~df['rate'].isnull()) & (df['rate_type']=='fixed) & (df['something']<= 'nothing')] = df['rate'][(df['rate']>1) & (df['rate_type']=='fixed) & (df['something']<= 'nothing')].apply(lambda x: x/100)最简洁的方法是: 1.从DataFrame中分离出一列(作为系列) 2.将函数应用于系列的项目3.使用修改后的系列更新DataFrame
我试过使用df.update()，但似乎不起作用。我也尝试过使用系列作为选择器，例如isin(Series)，但我也不能让它工作。
谢谢!
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56799308
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