如何根据条件替换数据框中的数据答案

【问题标题】：How to replace data in dataframe based on a condition如何根据条件替换数据框中的数据
【发布时间】：2021-10-13 06:45:21
【问题描述】：

我有 2 个数据框：df1 和 df2

df1 = pd.DataFrame()
df1['Cat'] = [0,1,2]
df1['Mouse'] = [12,13,17]
df1['Dog'] = [18,22,89]
df1

   Cat  Mouse   Dog
0   0   12      18
1   1   13      22
2   2   17      89

df2 = pd.DataFrame()
df2['Cat'] = [0.94, 0.86, 0.04]
df2['Mouse'] = [1,0.12,0.13]
df2['Dog'] = [0.03,0.025,0.17]
df2

    Cat     Mouse     Dog
0   0.94    1.00    0.030
1   0.86    0.12    0.025
2   0.04    0.13    0.170

只有当 df2 值

我想要的输出如下：

    Cat  Mouse  Dog
0   0.0   12    NaN
1   1.0   13    NaN
2   NaN   17    89.0

谢谢！

编辑 - 感谢所有建议，如果我在 df1 和 df2 中的列的顺序不同，我有办法修改代码吗？ IE。 df1 的列是 Cat、dog、mouse 和 df2 是 dog、mouse、cat

【问题讨论】：

嗨@user16413457。有没有解决方案？如果是这样并且您愿意，请标记它，以便可以将此问题标记为已解决。谢谢！

标签： python pandas numpy

【解决方案1】：

你可以这样做：

 >>> df1.where(df2 > 0.05)

   Cat  Mouse   Dog
0  0.0     12   NaN
1  1.0     13   NaN
2  NaN     17  89.0

【讨论】：

谢谢，如果我在 df1 和 df2 中的列的顺序不同，我有办法修改代码吗？ IE。 df1 列是 Cat、dog、mouse，df2 是 dog、mouse、cat
我在本地尝试过，它适用于任何列顺序：df1: Cat Mouse Dog 0 0 12 18 1 1 13 22 2 2 17 89 >> df2: Cat Dog Mouse 0 0.94 0.030 1.00 1 0.86 0.025 0.12 2 0.04 0.170 0.13 给出相同的结果

【解决方案2】：

试试这个：

df1.mask(df2.lt(.05))

【讨论】：

谢谢，如果我在 df1 和 df2 中的列的顺序不同，我有办法修改代码吗？ IE。 df1 列是 Cat、dog、mouse，df2 是 dog、mouse、cat
是的，如另一个答案的 cmets 部分所述，顺序无关紧要。只要列名相同，就可以了。

【解决方案3】：

你可以试试这个，没有任何功能：

import numpy as np

df1[df2 < 0.05] = np.nan

【讨论】：