Question

所以我知道这在面子上看起来微不足道，但我试图做的事实上是不同的。

我有一个数据框：

    map.put("input1", data1.getText().toString());
    map.put("input2", data2.getText().toString());
    map.put("input3", data3.getText().toString());

我想对它进行操作，例如：

 pip install pyzmail36

但我也有最大值，实际上是x 1 3 4。

这将实现输出：

df['x']=df['x']+1

因此，在无效语法中，我想我想要做的是：min(4,val)但这不起作用。

除了做：

有没有人有更优雅的解决方案？

由于

Answer 1

您可以使用剪辑：

(df['x'] + 1).clip(upper=4)

0    2
1    4
2    4
Name: x, dtype: int64

以下内容也适用：

np.minimum(df['x'] + 1, 4)

0    2
1    4
2    4
Name: x, dtype: int64

你做了什么没有用，因为np.min需要一个数组。然而，np.minimum比较两个值（或数组），以便它可以广播。

Answer 2

使用numpy.where：

df['x'] = np.where(df['x'] > 3, 4, df['x'] + 1)
#same as
#df['x'] = np.where(df['x'] > 4 - 1, 4, df['x'] + 1)
print (df)
   x
0  2
1  4
2  4

或clip_upper：

df['x'] = (df['x'] + 1).clip_upper(4)
print (df)
   x
0  2
1  4
2  4

使用add时可能更好：

df['x'] = df['x'].add(1).clip_upper(4)
print (df)
   x
0  2
1  4
2  4

编辑：

条件需要loc新值：

df['x']=df['x'] + 1
df.loc[df['x'] > 4, 'x'] = 4
print (df)
   x
0  2
1  4
2  4

熊猫对数据帧的数值处理（即max（））

2 个答案: