熊猫每行的条件替换答案

【问题标题】：Conditional replacement in pandas for each row熊猫每行的条件替换
【发布时间】：2019-05-29 20:45:26
【问题描述】：

我可能正在做一些非常简单的事情，但我无法弄清楚那里的窍门。

我有一个数据框，我想用某个随机值替换特定列中超过从零开始的值的值。我曾认为这是实现这一目标的一种方式：

self.dfile['foo'] = np.where(self.dfile['foo'] >= 0, random.uniform(4, 9), self.dfile['foo'])

似乎在所有超过 0 的值中给出相同的随机值。如何获得不同的值？

【问题讨论】：

标签： python pandas numpy series

【解决方案1】：

使用numpy.random.uniform，指定长度为DataFrame：

v = np.random.uniform(4, 9, size=len(self.dfile))
self.dfile['foo'] = np.where(self.dfile['foo'] >= 0, v,self.dfile['foo'])

示例：

np.random.seed(123)

dfile = pd.DataFrame({
         'foo':[0,5.1,1,0,20.4,10.7],
})

v = np.random.uniform(4, 9, size=len(dfile))

dfile['foo1'] = np.where(dfile['foo'] >= 0, v, dfile['foo'])
dfile['foo2'] = np.where(dfile['foo'].between(0, 10), v ,dfile['foo'])
print (dfile)

    foo      foo1       foo2
0   0.0  7.482346   7.482346
1   5.1  5.430697   5.430697
2   1.0  5.134257   5.134257
3   0.0  6.756574   6.756574
4  20.4  7.597345  20.400000
5  10.7  6.115532  10.700000

【讨论】：

谢谢。这也会起作用吗？ self.dfile['foo'] = np.where(self.dfile['foo'] >= 0 and self.dfile['foo'] <= 10, v, self.dfile['foo'])
@tandem - 你很接近，需要& 进行按位与，还需要() 像self.dfile['foo'] = np.where((self.dfile['foo'] >= 0) & (self.dfile['foo'] <= 10), v, self.dfile['foo'])
@tandem - 或者更好的self.dfile['foo'] = np.where(self.dfile['foo'].between(0, 10), v,self.dfile['foo'])

【解决方案2】：

random.uniform(4, 9) 返回一个整数，np.where 然后在所有行中广播。相反，使用np.random，它给出了一个指定长度的数组：

self.dfile['foo'] = np.where(self.dfile['foo'] >= 0,
                             np.random.uniform(4, 9, len(self.dfile.index)),
                             self.dfile['foo'])

【讨论】：