熊猫数据框阈值——如果超过，保持数字固定

Question

我有一个数据框，其中包含从第 1 天到第 7 天的三个人（John、Terry、Henry）的分数。

          1     2     3     4     5     6      7
John    1.3   2.8   3.0   4.4   2.6   3.1    4.8
Terry   1.1   2.3   4.1   5.5   3.7   2.1    3.8
Henry   0.3   1.0   2.0   3.0   2.7   1.1    2.8

如何设置分数上限，这样一旦分数达到 > 2.5，无论分数是多少，从那天起的所有分数都是固定的

输出应该是：

          1     2     3     4     5     6      7
John    1.3   2.8   2.8   2.8   2.8   2.8    2.8
Terry   1.1   2.3   4.1   4.1   4.1   4.1    4.1
Henry   0.3   1.0   2.0   3.0   3.0   3.0    3.0

尝试以下方法无效。我首先对所有 > 2.5 到“1”的数字进行布尔运算，然后对累积和应用掩码：

df = df.mask((df > 2.5).cumsum(axis=1) > 0, df)

Answer 1

您可以通过where 和bfill 找到第一个非NaN 值，并通过iloc 选择第一列：

m = (df > 2.5).cumsum(axis=1) > 0

s = df.where(m).bfill(axis=1).iloc[:, 0]
print (s)
John     2.8
Terry    4.1
Henry    3.0
Name: 1, dtype: float64

df = df.mask(m, s, axis=0)

或shift 掩码并将NaNs 前向填充到最后一个值：

m = (df > 2.5).cumsum(axis=1) > 0
df = df.mask(m.shift(axis=1).fillna(False)).ffill(axis=1)
print (df)
         1    2    3    4    5    6    7
John   1.3  2.8  2.8  2.8  2.8  2.8  2.8
Terry  1.1  2.3  4.1  4.1  4.1  4.1  4.1
Henry  0.3  1.0  2.0  3.0  3.0  3.0  3.0