选择日期之间的pandas数据帧行并设置列值
选择日期之间的pandas数据帧行并设置列值
提问于 2019-04-22 10:47:57
在下面的数据框中，我希望将列p50中的行值设置为NaN，如果它们在2018年5月15日和8月15日之间小于2.0。
date p50
2018-03-02 2018-03-02 NaN
2018-03-03 2018-03-03 NaN
2018-03-04 2018-03-04 0.022590
2018-03-05 2018-03-05 NaN
2018-03-06 2018-03-06 -0.042227
2018-03-07 2018-03-07 NaN
2018-03-08 2018-03-08 NaN
2018-03-09 2018-03-09 -0.028646
2018-03-10 2018-03-10 NaN
2018-03-11 2018-03-11 -0.045244
2018-03-12 2018-03-12 NaN
2018-03-13 2018-03-13 NaN
2018-03-14 2018-03-14 -0.020590
2018-03-15 2018-03-15 NaN
2018-03-16 2018-03-16 -0.028317
2018-03-17 2018-03-17 NaN
2018-03-18 2018-03-18 NaN
2018-03-19 2018-03-19 NaN
2018-03-20 2018-03-20 NaN
2018-03-21 2018-03-21 NaN
2018-03-22 2018-03-22 NaN
2018-03-23 2018-03-23 NaN
2018-03-24 2018-03-24 -0.066800
2018-03-25 2018-03-25 NaN
2018-03-26 2018-03-26 -0.104135
2018-03-27 2018-03-27 NaN
2018-03-28 2018-03-28 NaN
2018-03-29 2018-03-29 -0.115200
2018-03-30 2018-03-30 NaN
2018-03-31 2018-03-31 -0.000455
... ...
2018-07-03 2018-07-03 NaN
2018-07-04 2018-07-04 2.313035
2018-07-05 2018-07-05 NaN
2018-07-06 2018-07-06 NaN
2018-07-07 2018-07-07 NaN
2018-07-08 2018-07-08 NaN
2018-07-09 2018-07-09 0.054513
2018-07-10 2018-07-10 NaN
2018-07-11 2018-07-11 NaN
2018-07-12 2018-07-12 3.711159
2018-07-13 2018-07-13 NaN
2018-07-14 2018-07-14 6.583810
2018-07-15 2018-07-15 NaN
2018-07-16 2018-07-16 NaN
2018-07-17 2018-07-17 0.070182
2018-07-18 2018-07-18 NaN
2018-07-19 2018-07-19 3.688812
2018-07-20 2018-07-20 NaN
2018-07-21 2018-07-21 NaN
2018-07-22 2018-07-22 0.876552
2018-07-23 2018-07-23 NaN
2018-07-24 2018-07-24 1.077895
2018-07-25 2018-07-25 NaN
2018-07-26 2018-07-26 NaN
2018-07-27 2018-07-27 3.802159
2018-07-28 2018-07-28 NaN
2018-07-29 2018-07-29 0.077402
2018-07-30 2018-07-30 NaN
2018-07-31 2018-07-31 NaN
2018-08-01 2018-08-01 3.202214dataframe有一个日期时间索引。我做foll：
mask = (group['date'] > '2018-5-15') & (group['date'] <= '2018-8-15')
group[mask].loc[group[mask]['p50'] < 2.]['p50'] = np.NaN但是，这不会更新数据帧。如何解决这个问题？
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-04-22 10:53:37
我认为你应该像这样使用.loc
mask = (group['date'] > '2018-5-15') & (group['date'] <= '2018-8-15')
group.loc[mask&(group['p50'] < 2),'p50']=np.nan页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/55788585
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