python - 有条件地将 pandas 数据框中的值替换为计算值

Question

我正在努力解决以下问题。我有一个具有浓度值的数据框，该浓度值可能低于检测限(在本例中<100或<200)

df2 = DataFrame({"site":['site1','site2','site3','site4'],
                 "concentration":[12000,2000,'<100','<200']})

为了绘制这些值，我想将 <100 的值替换为 0.5 x 检测限。所以<100变成50； <200 变为 。 然后，代码应添加一列 TPH< 以指示哪些位点低于检测限。

非常感谢任何帮助

Answer 1

创建一个掩码来查找带有 < 的元素，索引为 loc ，并更新 -

m = df2.concentration.astype(str).str.contains('<')
df2.loc[m, 'concentration'] = \
      pd.to_numeric(df2.loc[m, 'concentration'].str.lstrip('<'), errors='coerce') / 2

df2

  concentration   site
0         12000  site1
1          2000  site2
2            50  site3
3           100  site4

此外，m记录低于检测限的行。

m

0    False
1    False
2     True
3     True
Name: concentration, dtype: bool

将其分配给df2 -

df2['TPH<'] = m
df2

  concentration   site   TPH<
0         12000  site1  False
1          2000  site2  False
2            50  site3   True
3           100  site4   True

记住concentration是一个对象列。我建议转换为数字 -

df2.concentration = df2.astype(float)

或者，

df2.concentration = pd.to_numeric(df2.concentration, errors='coerce')