將 pandas dataframe 中的列切片中的值替換為基於條件的值

Question

我有一個大的 Pandas dataframe，並想根據條件替換列子集中的一些值。

具體來說，我想在第 9 列右側的每一列中將大於 1 的值替換為 1。

因為 dataframe 如此之大，並且隨着時間的推移行數和列數都在增長，所以我無法手動指定要更改值的列的名稱。相反，我只需要指定應檢查第 10 列及更大的列的值> 1。

在查看了許多不同的 Stack Overflow 帖子和 Pandas 文檔后，我嘗試了：

df.iloc[df[:,10: ] > 1] = 1

但是，這給了我錯誤“不可散列的類型：'slice'”。

然后我嘗試了：

df[df.iloc[:, 10:] > 1] = 1

和

df[df.loc[:, df.columns[10:]] > 1] = 1

根據評論中的 2 條建議，但這兩個都給了我錯誤“無法在具有非 np.nan 值的混合類型上進行就地 boolean 設置”。

有誰知道我為什么會收到這些錯誤和/或我應該對我的代碼進行哪些更改以避免它們？

謝謝！

Answer 1

1. DataFrame.where

我們可以使用iloc到 select 9th列右側的所有列，然后使用where我們可以替換 dataframe 切片中的值，其中條件x.le(1)為False 。

df.iloc[:, 10:] = df.iloc[:, 10:].where(lambda x: x.le(1), 1)

2. DataFrame.clip

或者，我們可以使用clip ，我們可以將upper定義為1 ，它將 dataframe 切片中大於1的所有值分配給1 。

df.iloc[:, 10:] = df.iloc[:, 10:].clip(upper=1)