Pandas DataFrame mask() 方法
示例
将所有年龄超过 30 的值设置为 NaN
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() 方法替换条件计算结果为 True 的行的值。
mask() 方法与 where() 方法相反。
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 | 必填。一个表达式或函数，其计算结果为 True 或 False | |
| other | 字符串 数字 Series DataFrame |
可选。一组值，用于替换计算结果为 True 的行 |
| inplace | True |
可选，默认为 False。指定是否在原始 DataFrame 上执行操作，如果不是，即默认为否，则此方法返回一个新的 DataFrame |
| axis | 数字None |
可选，默认为 None。指定对齐轴 |
| level | 数字None |
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
一个包含结果的 DataFrame，如果 inplace 参数设置为 True，则返回 None。
