Question

如果我有这样的日期框架： Ñ

EG_00_04  NEG_04_08  NEG_08_12  NEG_12_16  NEG_16_20  NEG_20_24  \
datum_von                                                                      
2017-10-12      21.69      15.36       0.87       1.42       0.76       0.65   
2017-10-13      11.85       8.08       1.39       2.86       1.02       0.55   
2017-10-14       7.83       5.88       1.87       2.04       2.29       2.18   
2017-10-15      14.64      11.28       2.62       3.35       2.13       1.25   
2017-10-16       5.11       5.82      -0.30      -0.38      -0.24      -0.10   
2017-10-17      12.09       9.61       0.20       1.09       0.39       0.57

我想检查高于0的值，并在它们较低时将它们更改为零。

不确定我应该如何使用函数iterrows（）和loc（）函数来执行此操作。

Answer 1

你可以尝试：

df1 = df[df > 0].fillna(0)

结果：

In [24]: df
Out[24]: 
     EG_00_04  NEG_04_08  NEG_08_12  NEG_12_16  NEG_16_20  NEG_20_24  \
0  2017-10-12      21.69      15.36       0.87       1.42       0.76   
1  2017-10-13      11.85       8.08       1.39       2.86       1.02   
2  2017-10-14       7.83       5.88       1.87       2.04       2.29   
3  2017-10-15      14.64      11.28       2.62       3.35       2.13   
4  2017-10-16       5.11       5.82      -0.30      -0.38      -0.24   
5  2017-10-17      12.09       9.61       0.20       1.09       0.39   

   datum_von  
0       0.65  
1       0.55  
2       2.18  
3       1.25  
4      -0.10  
5       0.57  

In [25]: df1 = df[df > 0].fillna(0)

In [26]: df1
Out[26]: 
     EG_00_04  NEG_04_08  NEG_08_12  NEG_12_16  NEG_16_20  NEG_20_24  \
0  2017-10-12      21.69      15.36       0.87       1.42       0.76   
1  2017-10-13      11.85       8.08       1.39       2.86       1.02   
2  2017-10-14       7.83       5.88       1.87       2.04       2.29   
3  2017-10-15      14.64      11.28       2.62       3.35       2.13   
4  2017-10-16       5.11       5.82       0.00       0.00       0.00   
5  2017-10-17      12.09       9.61       0.20       1.09       0.39   

   datum_von  
0       0.65  
1       0.55  
2       2.18  
3       1.25  
4       0.00  
5       0.57

Answer 2

使用clip_lower：

df = df.clip_lower(0)
print (df)
            G_00_04  NEG_04_08  NEG_08_12  NEG_12_16  NEG_16_20  NEG_20_24
datum_von                                                                 
2017-10-12    21.69      15.36       0.87       1.42       0.76       0.65
2017-10-13    11.85       8.08       1.39       2.86       1.02       0.55
2017-10-14     7.83       5.88       1.87       2.04       2.29       2.18
2017-10-15    14.64      11.28       2.62       3.35       2.13       1.25
2017-10-16     5.11       5.82       0.00       0.00       0.00       0.00
2017-10-17    12.09       9.61       0.20       1.09       0.39       0.57

如果第一列不是索引：

df = df.set_index('datum_von').clip_lower(0)
print (df)
            G_00_04  NEG_04_08  NEG_08_12  NEG_12_16  NEG_16_20  NEG_20_24
datum_von                                                                 
2017-10-12    21.69      15.36       0.87       1.42       0.76       0.65
2017-10-13    11.85       8.08       1.39       2.86       1.02       0.55
2017-10-14     7.83       5.88       1.87       2.04       2.29       2.18
2017-10-15    14.64      11.28       2.62       3.35       2.13       1.25
2017-10-16     5.11       5.82       0.00       0.00       0.00       0.00
2017-10-17    12.09       9.61       0.20       1.09       0.39       0.57

替代解决方案：

df = df.mask(df < 0, 0)
print (df)
            G_00_04  NEG_04_08  NEG_08_12  NEG_12_16  NEG_16_20  NEG_20_24
datum_von                                                                 
2017-10-12    21.69      15.36       0.87       1.42       0.76       0.65
2017-10-13    11.85       8.08       1.39       2.86       1.02       0.55
2017-10-14     7.83       5.88       1.87       2.04       2.29       2.18
2017-10-15    14.64      11.28       2.62       3.35       2.13       1.25
2017-10-16     5.11       5.82       0.00       0.00       0.00       0.00
2017-10-17    12.09       9.61       0.20       1.09       0.39       0.57

<强>计时：

df = pd.concat([df]*10000).reset_index(drop=True)

In [240]: %timeit (df.applymap(lambda x: max(0.0, x)))
10 loops, best of 3: 164 ms per loop

In [241]: %timeit (df[df > 0].fillna(0))
100 loops, best of 3: 7.05 ms per loop

In [242]: %timeit (df.clip_lower(0))
1000 loops, best of 3: 1.96 ms per loop

In [243]: %timeit df.mask(df < 0, 0)
100 loops, best of 3: 5.18 ms per loop

Answer 3

clip_lower和mask解决方案很好。

这是另一个applymap：

df.applymap(lambda x: max(0.0, x))

使用函数在日期框架上进行交互

3 个答案: