根據條件將 Pandas DataFrame 中的一行替換為“NaN”

Question

我有一個名為df (378000, 82) 的 Pandas DataFrame ，我想根據特定條件用NaN替換整行。 條件是df.halon_gas列中大於 20 的任何值，我想用NaN替換整行。 這是我想要過濾數據的方式，這樣我就不會丟失索引值。

謝謝！

Answer 1

如果您對消失的行感到滿意，那么我建議您這樣做：

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

這里發生的情況如下：

1. 索引被重置，因此您有一個額外的列，其中包含刪除前的索引值。
2. 僅保留 df.halon_gas <= 20 的行。
3. 舊的索引值再次設置為 DataFrame 的索引。

Answer 2

首先獲取值的所有索引，低於 20

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

然后將所有列和所有低於 200 的列的值設置為 None

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

這應該在值低於 20 的行中寫入 None/Nan