Question

我有以下df1：

Person  Day1  Day2  Day3
1       2     1     1
2       2     0     7
3       4     1     2

然后是另一个df2：

Person  Day1  Day2  Day3
1       a     b     b
2       a     c     a
3       c     b     c

因此，这两个数据帧具有相同的索引和列。如何选择df2中仅包含“ c”的df1元素？

结果满足条件时，结果应为df1的值，否则为0：

Person  Day1  Day2  Day3
1       0     0     0
2       0     0     0
3       4     0     2

Answer 1

如果第一列是索引，请使用DataFrame.where：

df = df1.where(df2.eq('c'), 0)
print (df)
        Day1  Day2  Day3
Person                  
1          0     0     0
2          0     0     0
3          4     0     2

如果第一列不是索引，则一个可能的想法是选择所有没有第一列的列并分配回来：

df1.iloc[:, 1:]= df1.iloc[:, 1:].where(df2.iloc[:, 1:].eq('c'), 0)
print (df1)
   Person  Day1  Day2  Day3
0       1     0     0     0
1       2     0     0     0
2       3     4     0     2

或者：

df = df1.set_index('Person').where(df2.set_index('Person').eq('c'), 0).reset_index()
print (df)
   Person  Day1  Day2  Day3
0       1     0     0     0
1       2     0     0     0
2       3     4     0     2

Answer 2

在@jezrael的帮助下，另一个使用 np.where 的解决方案：

import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.where(df2.eq('c'), df1, 0), index=df1.index, columns=df1.columns).reset_index()

输出：

   Person  Day1  Day2  Day3
0       1     0     0     0
1       2     0     0     0
2       3     4     0     2

熊猫：根据条件将数据从df提取到新的df

2 个答案: