Pandas - 如何在数据帧的任何行中找到 6 个零的序列，并将其替换为 NaN？

Question

如何找到包含 6 个零（在相邻列中）的数据框中的每一行，然后将这 6 个零替换为 Nan？

Answer 1

我们可以折磨 Numpy 函数来获得一些聪明的方法来做到这一点。 但是使用 Numba 循环更简单，也可能更有效。

import numpy as np
import pandas as pd
from numba import njit

设置

np.random.seed([3, 14])
df = pd.DataFrame(
    np.random.randint(2, size=(100_000, 20)),
    columns=[*'ABCDEFGHIJKLMNOPQRST']
)

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努巴

@njit
def replace_too_many_zeros(a, k):
    i = [0][:0]
    j = [0][:0]
    for i_, row in enumerate(a):
        count_zeros = 0
        for j_, col in enumerate(row):
            if col == 0:
                count_zeros += 1
            else:
                if count_zeros >= k:
                    j += list(range(j_ - count_zeros, j_))
                    i += [i_] * count_zeros
                count_zeros = 0
    return np.array(i), np.array(j)

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Numpy 切片分配

a = df.to_numpy()
i, j = replace_too_many_zeros(a, 6)
a[i, j] = np.nan
df.loc[:] = a