Pandas DataFrame mask() 方法
示例
设置为 NaN，所有年龄大于 30 的值
import pandas as pd
data = {
"age": [50, 40, 30, 40, 20, 10, 30],
"qualified": [True, False, False, False, False, True, True]
}
df = pd.DataFrame(data)
newdf = df.mask(df["age"] > 30)
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定义和用法
mask() 方法会替换条件评估为 True 的行的值。
mask() 方法与 where() 方法的作用相反。
语法
dataframe.mask(cond, other, inplace, axis, level, errors, try_cast)
参数
other、inplace、axis、level、errors、try_cast 参数是关键字参数。
| 参数 | 值 | 描述 |
|---|---|---|
| cond | 必需。求值为 True 或 False 的表达式或函数 | |
| other | 字符串 Number Series DataFrame |
可选。用于替换评估为 True 的行的值集 |
| inplace | True |
可选，默认为 False。指定是否在原始 DataFrame 上执行操作。如果为 False（默认），此方法将返回一个新的 DataFrame |
| axis | Number无 |
可选，默认为 None。指定对齐轴 |
| level | Number无 |
可选，默认为 None。指定对齐级别 |
| errors | 'raise' |
可选，默认为 'raise'。指定如何处理异常 |
| try_cast | True |
可选，默认为 False。指定是否尝试将结果转换回输入类型 |
返回值
一个带有结果的DataFrame，如果 inplace 参数设置为 True，则为 None。
