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Pandas2.2 DataFrame

Indexing, iteration

方法	描述
DataFrame.head([n])	用于返回 DataFrame 的前几行
DataFrame.at	快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法
DataFrame.iat	快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法
DataFrame.loc	用于基于标签（行标签和列标签）来访问和修改 DataFrame 中的数据
DataFrame.iloc	用于基于整数位置（行号和列号）来访问和修改 DataFrame 中的数据
DataFrame.insert(loc, column, value[, …])	用于在 DataFrame 的指定位置插入一个新的列
DataFrame.iter()	用于迭代 DataFrame 的列名
DataFrame.items()	用于迭代 DataFrame 的列名和列数据
DataFrame.keys()	返回 DataFrame 的列名
DataFrame.iterrows()	用于逐行迭代 DataFrame
DataFrame.itertuples([index, name])	用于逐行迭代 DataFrame
DataFrame.pop(item)	用于从 DataFrame 中删除指定列
DataFrame.tail([n])	用于返回 DataFrame 的最后 n 行
DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level])	用于从 DataFrame 中提取一个横截面（cross-section）
DataFrame.get(key[, default])	用于从 DataFrame 中获取指定列的数据
DataFrame.isin(values)	用于检查 DataFrame 中的每个元素是否包含在指定的值集合中
DataFrame.where(cond[, other, inplace, …])	用于根据条件筛选 DataFrame 中的元素

pandas.DataFrame.where()

pandas.DataFrame.where(cond, other=nan, *, inplace=False, axis=None, level=None) 方法用于根据条件筛选 DataFrame 中的元素。如果条件为 True，则保留元素；如果条件为 False，则用 other 参数指定的值替换该元素。

参数

• cond：布尔条件，可以是布尔值、布尔数组、布尔 DataFrame 或布尔 Series。
• other：可选参数，当条件为 False 时使用的值。默认为 NaN。
• inplace：布尔值，如果为 True，则直接在原 DataFrame 上进行修改，否则返回一个新的 DataFrame。默认为 False。
• axis：指定轴，0 或 'index' 表示按行，1 或 'columns' 表示按列。默认为 None。
• level：如果索引是多级索引，指定要使用的级别。默认为 None。

返回值

• 如果 inplace=False，返回一个新的 DataFrame。
• 如果 inplace=True，返回 None。

示例

假设我们有一个 DataFrame 如下：

import pandas as pd
import numpy as npdata = {'A': [1, 2, 3, 4],'B': [5, 6, 7, 8]
}df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)

输出：

原始 DataFrame:A  B
0  1  5
1  2  6
2  3  7
3  4  8

示例 1：使用布尔条件替换值

将 A 列中大于 2 的值替换为 NaN：

result = df.where(df['A'] <= 2)
print("\n将 A 列中大于 2 的值替换为 NaN:")
print(result)

输出：

将 A 列中大于 2 的值替换为 NaN:A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  6.0
2  NaN  NaN
3  NaN  NaN

示例 2：使用布尔条件和自定义替换值

将 A 列中大于 2 的值替换为 0：

result = df.where(df['A'] <= 2, other=0)
print("\n将 A 列中大于 2 的值替换为 0:")
print(result)

输出：

将 A 列中大于 2 的值替换为 0:A  B
0  1  5
1  2  6
2  0  0
3  0  0

示例 3：使用布尔 DataFrame 替换值

将 A 列中大于 2 的值替换为 NaN，B 列中大于 6 的值替换为 NaN：

cond = (df['A'] <= 2) & (df['B'] <= 6)
result = df.where(cond)
print("\n将 A 列中大于 2 的值和 B 列中大于 6 的值替换为 NaN:")
print(result)

输出：

将 A 列中大于 2 的值和 B 列中大于 6 的值替换为 NaN:A    B
0  1.0  5.0
1  2.0  6.0
2  NaN  NaN
3  NaN  NaN

示例 4：使用 inplace=True 直接修改原 DataFrame

将 A 列中大于 2 的值替换为 0，直接修改原 DataFrame：

df.where(df['A'] <= 2, other=0, inplace=True)
print("\n直接修改原 DataFrame:")
print(df)

输出：

直接修改原 DataFrame:A  B
0  1  5
1  2  6
2  0  0
3  0  0

示例 5：使用多级索引

假设我们有一个多级索引的 DataFrame：

index = pd.MultiIndex.from_tuples([('a', 'x'), ('a', 'y'), ('b', 'x'), ('b', 'y')], names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame(data, index=index)
print("原始 DataFrame:")
print(df)

输出：

原始 DataFrame:A  B
first second       
a     x       1  5y       2  6
b     x       0  0y       0  0

使用 where 方法并指定 level 参数：

result = df.where(df['A'] <= 2, level='first')
print("\n使用 where 方法并指定 level 参数:")
print(result)

输出：

使用 where 方法并指定 level 参数:A    B
first second       
a     x    1.0  5.0y    2.0  6.0
b     x    NaN  NaNy    NaN  NaN

总结

pandas.DataFrame.where 方法提供了一种灵活的方式来根据条件筛选和替换 DataFrame 中的元素。你可以使用布尔条件、布尔数组或布尔 DataFrame 来指定哪些元素需要保留，哪些需要替换。通过 other 参数可以指定替换的值，默认为 NaN。inplace 参数允许你选择是否直接修改原 DataFrame。这对于数据清洗和预处理非常有用。