给定数据框:
coords x y likelihood
0 197.486369 4.545954 3.890000e-07
1 319.946460 191.035224 2.360000e-07
2 319.880388 191.012984 2.740000e-07
3 320.286005 190.843329 2.170000e-07
4 320.210989 190.863304 2.490000e-07
5 320.212529 190.867178 2.310000e-07
... ... ... ...
10461 349.995217 303.397438 9.999956e-01
10462 349.109666 305.710711 9.665585e-01
10463 352.142571 310.081763 9.994751e-01
10464 351.916488 317.078128 1.792100e-02
10465 353.809847 320.086683 9.277161e-01
10466 349.233529 321.859424 9.466683e-03
我怎样才能x;如果 bool 数组中的相应索引为 True，则 y 值为 NaN。
最佳答案
假设您的 bool 数组如下所示:
arr = np.array([True, False, True, False, True, False])
使用loc:
df.loc[arr, ['x', 'y']] = np.nan
coords x y likelihood
0 0 NaN NaN 3.890000e-07
1 1 319.946460 191.035224 2.360000e-07
2 2 NaN NaN 2.740000e-07
3 3 320.286005 190.843329 2.170000e-07
4 4 NaN NaN 2.490000e-07
5 5 320.212529 190.867178 2.310000e-07
关于python - 替换 pandas 数据框 x；如果 bool 数组中的相应索引为 True，则 y 值为 NaN，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52523793/