如何在Python Pandas数据帧列上执行数学运算，但仅限于满足某个条件？

Question

我有一个Pandas数据框，我正在使用它，我只需要将某个列中的所有值除以大于800乘以100.换句话说，如果'credit_score'列中的值大于800，则可以假设数据是在小数点左边的两个额外位置输入的。 例如...

id    credit_score    column_b    column_c
0     750             ...         ...
1     653             ...         ...
2     741             ...         ...
3     65100           ...         ...
4     73500           ...         ...
5     565             ...         ...
6     480             ...         ...
7     78900           ...         ...
8     699             ...         ...
9     71500           ...         ...

所以我基本上想把行索引3,4,7和9的信用评分除以100，而不是其他。 我希望新的有效值替换旧的无效值。 或者，像“credit_score_fixed”这样的新列也可以使用。 我是Python和Pandas的新手，所以非常感谢任何帮助。

Answer 1

我使用Pandas布尔索引 ：

In [193]: df.loc[df.credit_score > 800, 'credit_score'] /= 100

In [194]: df
Out[194]:
    credit_score
id
0          750.0
1          653.0
2          741.0
3          651.0
4          735.0
5          565.0
6          480.0
7          789.0
8          699.0
9          715.0

Answer 2

你可以使用mask ：

df.credit_score = df.credit_score.mask( df.credit_score > 800, df.credit_score/ 100)

或numpy.where ：

df.credit_score = np.where( df.credit_score > 800, df.credit_score/ 100, df.credit_score)

print (df)
   id  credit_score    col   col1
0   0           750  750.0  750.0
1   1           653  653.0  653.0
2   2           741  741.0  741.0
3   3         65100  651.0  651.0
4   4         73500  735.0  735.0
5   5           565  565.0  565.0
6   6           480  480.0  480.0
7   7         78900  789.0  789.0
8   8           699  699.0  699.0
9   9         71500  715.0  715.0

Answer 3

您可以使用Series.apply 。 它接受一个函数并将其应用于系列中的每个元素。 请注意，它不在位，您需要将它返回的系列重新分配给新列或同一列。

def fix_scores(score):
    return score / 100 if score > 800 else score
    # same as
    # if score > 800:
    #      return score / 100
    # return score

df['credit_score_fixed'] = df['credit_score'].apply(fix_scores)