问如何将NaN或非对齐值视为DataFrames繁衍中的1或0值
EN

Stack Overflow用户

提问于 2017-08-06 08:08:39

回答 2查看 264关注 0票数 4

我希望将不结盟或缺失(NaN、Inf、-Inf)值视为1s或0。

df1 = pd.DataFrame({"x":[1, 2, 3, 4, 5], 
    "y":[3, 4, 5, 6, 7]}, 
    index=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])

df2 = pd.DataFrame({"y":[1, NaN, 3, 4, 5], 
    "z":[3, 4, 5, 6, 7]}, 
    index=['b', 'c', 'd', 'e', 'f'])

以上代码将产生以下结果

df1 * df2
    x     y   z
a NaN   NaN NaN
b NaN   4.0 NaN
c NaN   NaN NaN
d NaN  18.0 NaN
e NaN  28.0 NaN
f NaN   NaN NaN

我想忽略NaNs，也可以在左或右DF或两者中将不结盟值视为1s。

例如。

案例1:用1替换df1中丢失或错位的值

df1 * df2
    x     y   z
a   1     3 NaN
b   2   4.0 NaN
c   3     5 NaN
d   4  18.0 NaN
e   5  28.0 NaN
f NaN   NaN NaN

案例2:用1替换df2中丢失或错位的值

df1 * df2
    x     y   z
a NaN   NaN NaN
b NaN   4.0   3
c NaN   NaN   4
d NaN  18.0   5
e NaN  28.0   6
f NaN     5   7

案例3:如果另一个DF中有值，则用1替换任何丢失或对齐的值。

df1 * df2
    x     y   z
a   1     3 NaN
b   2   4.0   3
c   3     5   4
d   4  18.0   5
e   5  28.0   6
f NaN     5   7

在艾迪森的例子中，我想将缺失或错过对齐值视为0。

indexing

missing-data

python

pandas

dataframe

边缘安全加速平台EO 1.8折起

边缘节点遍布全球，提供域名解析、动静态智能加速、TCP/UDP 四层加速、DDoS/CC/Web/Bot 防护、边缘函数计算等边缘一体化服务

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2017-08-06 08:12:08

我认为您需要DataFrame.mul和fillna或combine_first在解决方案1和2中

print (df1.mul(df2).fillna(df1))
     x     y   z
a  1.0   3.0 NaN
b  2.0   4.0 NaN
c  3.0   5.0 NaN
d  4.0  18.0 NaN
e  5.0  28.0 NaN
f  NaN   NaN NaN

print (df1.mul(df2).combine_first(df1))
     x     y   z
a  1.0   3.0 NaN
b  2.0   4.0 NaN
c  3.0   5.0 NaN
d  4.0  18.0 NaN
e  5.0  28.0 NaN
f  NaN   NaN NaN

print (df1.mul(df2).fillna(df2))
    x     y    z
a NaN   NaN  NaN
b NaN   4.0  3.0
c NaN   NaN  4.0
d NaN  18.0  5.0
e NaN  28.0  6.0
f NaN   5.0  7.0

print (df1.mul(df2).combine_first(df2))
    x     y    z
a NaN   NaN  NaN
b NaN   4.0  3.0
c NaN   NaN  4.0
d NaN  18.0  5.0
e NaN  28.0  6.0
f NaN   5.0  7.0

fill_value=1在DataFrame.mul中用于3输出的解决方案：

print (df1.mul(df2, fill_value=1))
     x     y    z
a  1.0   3.0  NaN
b  2.0   4.0  3.0
c  3.0   5.0  4.0
d  4.0  18.0  5.0
e  5.0  28.0  6.0
f  NaN   5.0  7.0

票数 3

Stack Overflow用户

发布于 2017-08-06 09:14:49

案例1用1替换df1中丢失或不对齐的值

>>> df1.reindex(index=df1.index.union(df2.index), 
                columns=df1.columns.union(df2.columns)).fillna(1)
   x  y  z
a  1  3  1
b  2  4  1
c  3  5  1
d  4  6  1
e  5  7  1
f  1  1  1

如果需要的话，用.mul(df2)追加上面的片段。

案例2用1替换df2中丢失或错位的值

>>> df2.reindex(index=df2.index.union(df1.index), 
                columns=df2.columns.union(df1.columns)).fillna(1)
   x  y  z
a  1  1  1
b  1  1  3
c  1  1  4
d  1  3  5
e  1  4  6
f  1  5  7

如果需要的话，用.mul(df1)追加上面的片段。

如果另一个DF中有值，则Case 3用1替换任何丢失或对齐的值。

>>> df1.mul(df2).combine_first(df1).combine_first(df2)
    x   y   z
a   1   3 NaN
b   2   4   3
c   3   5   4
d   4  18   5
e   5  28   6
f NaN   5   7