DataFrame 最有效的方法是将小于 40% 的行值更新为 NaN？答案

【问题标题】：DataFrame most efficient way update row value less than 40% to NaN?DataFrame 最有效的方法是将小于 40% 的行值更新为 NaN？
【发布时间】：2023-02-24 14:21:27
【问题描述】：

我有大数据框，需要找到一行中小于 40% 的所有元素设置为 NaN，元素未排序，对每一行重复此操作。

我可以强制计算，但你可以想象它不是很有效，没有有效的方法吗？

1  2  3  4  5  6  7  NaN  9  10  11
1  2  3  4  5  6  7  NaN  9  10  11

到

NaN NaN NaN NaN  5  6  7  NaN  9  10  11
NaN NaN NaN NaN  5  6  7  NaN  9  10  11

【问题讨论】：

您认为 need to find all element less than 40% - 前 40% 的列按列的长度（删除缺失的列）吗？
40% 怎么算？

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

IIUC 使用：

s = df.iloc[0].dropna()

df.iloc[:, :int(len(s) * 0.4)] = np.nan
print (df)
   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10
0 NaN NaN NaN NaN   5   6   7 NaN   9  10  11
1 NaN NaN NaN NaN   5   6   7 NaN   9  10  11

或者：

df[df.lt(df.max().max() * 0.4)] = np.nan
print (df)
   0   1   2   3   4   5   6   7   8   9   10
0 NaN NaN NaN NaN   5   6   7 NaN   9  10  11
1 NaN NaN NaN NaN   5   6   7 NaN   9  10  11

【讨论】：

不，不，元素顺序乱七八糟。
@ZhengXiaodong - How is count 40% ?