Question

我希望将列中值以上的所有值替换为列本身的中值。

这是我的DataFrame：

m = pd.DataFrame({
    'a': xrange(5),
    'b': xrange(5, 10),
    'c': xrange(10,15)})

print m

    a   b   c
0   0   5   10
1   1   6   11
2   2   7   12
3   3   8   13
4   4   9   14

这是我的解决方案：

for col in m.columns:
    quart = m[col].median()
    m[col] = [val if val < quart else quart for val in m[col]]

print m

    a   b   c
0   0   5   10
1   1   6   11
2   2   7   12
3   2   7   12
4   2   7   12

我对数据框架并不熟悉，所以我想知道是否可以在更多的“熊猫”中做到这一点。方式或使用一些花哨的线性代数。

提前感谢您的回复。

编辑答案：

这里分别是来自hurrial和chrisb的解决方案的快速时间：

%timeit m.apply(lambda col: np.where(col.median() < col, col.median(), col))
1000 loops, best of 3: 1.36 ms per loop

%timeit np.minimum(m, m.median())
1000 loops, best of 3: 400 µs per loop

使用np.minimum的解决方案似乎更快。

谢谢你我今天学到了两件有用的东西，np.where和np.minimum！

Answer 1

有几种不同的方法可以做到这一点。通常，使用列表推导并不是表达pandas操作的有效方式 - 可以将特定行重写为（请参阅indexing docs）。

m.loc[m[col] >= val, col] = quart

但整个操作可以写成一行，如下所示（导入numpy as np）：

In [211]: m = np.minimum(m, m.median())

In [212]: m
Out[212]: 
   a  b   c
0  0  5  10
1  1  6  11
2  2  7  12
3  2  7  12
4  2  7  12

Answer 2

您可以使用numpy where和apply为DataFrame中的所有列执行此操作：

    import numpy as np
    import pandas as pd

    m = pd.DataFrame({
        'a': range(5),
        'b': range(5, 10),
        'c': range(10,15)})

    print(m)
        a   b   c
    0   0   5   10
    1   1   6   11
    2   2   7   12
    3   3   8   13
    4   4   9   14

    m.apply(lambda col: np.where(col.median()>col, col.median(), col))

    print(m)

        a   b   c
    0   2   7   12
    1   2   7   12
    2   2   7   12
    3   3   8   13
    4   4   9   14

改进代码以在pandas DataFrame中用中值本身替换中值以上的值

2 个答案: