python - 如何在 Pandas 数据框中用 NaN 替换一系列值？

Question

我有一个巨大的数据框。我应该如何用 NaN 替换一系列值 (-200, -100)？

Answer 1

数据框

您可以使用 pd.DataFrame.mask :

df.mask((df >= -200) & (df <= -100), inplace=True)

此方法将 bool 数组中由 True 值标识的元素替换为指定值，如果未指定值，则默认为 NaN。

等价地，使用pd.DataFrame.where具有相反的条件:

df.where((df < -200) | (df > -100), inplace=True)

系列

与许多方法一样，Pandas 提供了适用于系列而不是整个数据框的版本。因此，对于 df['A'] 列，您可以使用 pd.Series.mask与 pd.Series.between :

df['A'].mask(df['A'].between(-200, -100), inplace=True)

对于链接，默认情况下注意 inplace=False，因此您也可以使用:

df['A'] = df['A'].mask(df['A'].between(-200, -100))