根据条件将 Pandas DataFrame 中的一行替换为“NaN”

Question

我有一个名为df (378000, 82) 的 Pandas DataFrame ，我想根据特定条件用NaN替换整行。 条件是df.halon_gas列中大于 20 的任何值，我想用NaN替换整行。 这是我想要过滤数据的方式，这样我就不会丢失索引值。

谢谢！

Answer 1

如果您对消失的行感到满意，那么我建议您这样做：

df.reset_index(level=0, inplace=True)
df = df[df.halon_gas <= 20]
df.set_index("index", inplace=True)

这里发生的情况如下：

1. 索引被重置，因此您有一个额外的列，其中包含删除前的索引值。
2. 仅保留 df.halon_gas <= 20 的行。
3. 旧的索引值再次设置为 DataFrame 的索引。

Answer 2

首先获取值的所有索引，低于 20

    idx = df[df.halon_gas >= 20].index

然后将所有列和所有低于 200 的列的值设置为 None

    df.set_value(idx, df.columns , None)

这应该在值低于 20 的行中写入 None/Nan