下面代碼通過一些對比來看出對于特定區域的賦值問題做了演示

之前我寫了一些文章，看到上面有很多關于這個的問題的討論，大家有興趣可以去看看。

第一篇
第二篇
第三篇

但在這里， 我會對于pandas中dataframe的where函數做講解。

import pandas as pdif __name__ == '__main__':df = pd.DataFrame({'AAA': range(5), 'BBB': list('abcde'), 'CCC': ['a', 12, 1.2, ['alist'], (1, 2)]})# use pandas where you mark after you maskdfmask = pd.DataFrame({'AAA': [True] * 5, 'BBB': [True] * 3 + [False] * 2, 'CCC': [False] * 2 + [True] *3})print(df)print(dfmask)print(df.where(dfmask, 1000))dfnew = df.where(dfmask, 1000)print(dfnew)print(df)

輸出的結果是：

AAA BBB CCC 0 0 a a 1 1 b 12 2 2 c 1.2 3 3 d [alist] 4 4 e (1, 2)AAA BBB CCC 0 True True False 1 True True False 2 True True True 3 True False True 4 True False TrueAAA BBB CCC 0 0 a 1000 1 1 b 1000 2 2 c 1.2 3 3 1000 [alist] 4 4 1000 (1, 2)AAA BBB CCC 0 0 a 1000 1 1 b 1000 2 2 c 1.2 3 3 1000 [alist] 4 4 1000 (1, 2)AAA BBB CCC 0 0 a a 1 1 b 12 2 2 c 1.2 3 3 d [alist] 4 4 e (1, 2)

解析

• 通過第一個矩陣，我們看到初始化的樣子。
• 通過第二個矩陣，這是我們做的出的dataframe Mask矩陣。通過之前的學習，其實之前的很多方法，都是用類似的機制。
• 可以看到，對應位置為False的地方，全部被改成了1000了。
• 通過，dfnew跟df的數值的區別，可以看到，df.where只是返回了一個copy后的對象。不改原參數。不像之前比較常使用的df.loc這一類的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的df.where(dfmask, targetValue)展示的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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