用另一列的行最大值替換 0.01

Question

有這樣的數據框 df

    article   price1   price2   price3
0  A9911652     0.01     0.01  2980.31
1  A9911653  7041.33     0.01  2869.40
2  A9911654     0.01  9324.63     0.01
3  A9911659  4785.74     0.01  1622.78
4  A9911661  6067.27  6673.99     0.01

我想用行的最大值替換 0.01 值，所以它應該是這樣的：

    article   price1   price2   price3
0  A9911652  2980.31  2980.31  2980.31
1  A9911653  7041.33  7041.33  2869.40
2  A9911654  9324.63  9324.63  9324.63
3  A9911659  4785.74  4785.74  1622.78
4  A9911661  6067.27  6673.99  6673.99

我嘗試了以下方法：

    df.replace(0.01,df[['price3','price2','price1']].max(axis=1),inplace=True)

但它不會改變任何東西。 這樣做的正確方法是什么？

Answer 1

使用帶有axis=0參數的DataFrame.mask ：

df = df.mask(df == 0.01, df[['price3','price2','price1']].max(axis=1), axis=0)
print (df)
    article   price1   price2   price3
0  A9911652  2980.31  2980.31  2980.31
1  A9911653  7041.33  7041.33  2869.40
2  A9911654  9324.63  9324.63  9324.63
3  A9911659  4785.74  4785.74  1622.78
4  A9911661  6067.27  6673.99  6673.99

如果要為設置新值指定列：

c =['price3','price2','price1']
df[c] = df[c].mask(df[c] == 0.01, df[c].max(axis=1), axis=0)
print (df)

    article   price1   price2   price3
0  A9911652  2980.31  2980.31  2980.31
1  A9911653  7041.33  7041.33  2869.40
2  A9911654  9324.63  9324.63  9324.63
3  A9911659  4785.74  4785.74  1622.78
4  A9911661  6067.27  6673.99  6673.99