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df列を持つデータフレームがあり、列の値がゼロの行の列と同じになるように列の値を'TPrice','THigh','TLow','TOpen','TClose','TPCLOSE'設定したいと考えています。'TPrice','THigh','TLow','TOpen','TClose''TPCLOSE'TPrice

TPrice が 0 の行をいくつか表示します。

>>> df[df['TPrice']==0][['TPrice','THigh','TLow','TOpen','TClose','TPCLOSE']][0:5]
    TPrice  THigh  TLow  TOpen  TClose  TPCLOSE
13       0      0     0      0       0     4.19
19       0      0     0      0       0     7.74
32       0      0     0      0       0     3.27
43       0      0     0      0       0    12.98
60       0      0     0      0       0     7.48

次に割り当て：

>>> df[df['TPrice']==0][['TPrice','THigh','TLow','TOpen','TClose']] = df['TPCLOSE']

しかし、パンダは df を実際には変更しません。以下のコードはまだいくつかの行を見つけることができるからです:

>>> df[df['TPrice']==0][['TPrice','THigh','TLow','TOpen','TClose','TPCLOSE']][0:5]
    TPrice  THigh  TLow  TOpen  TClose  TPCLOSE
13       0      0     0      0       0     4.19
19       0      0     0      0       0     7.74
32       0      0     0      0       0     3.27
43       0      0     0      0       0    12.98
60       0      0     0      0       0     7.48

では、どのように行うのですか？

Jeff ソリューションの更新:

>>> quote_df = get_quote()
>>> quote_df[quote_df['TPrice']==0][['TPrice','THigh','TLow','TOpen','TClose','TPCLOSE','RT','TVol']][0:5]
    TPrice  THigh  TLow  TOpen  TClose  TPCLOSE   RT  TVol
13       0      0     0      0       0     4.19 -100     0
32       0      0     0      0       0     3.27 -100     0
43       0      0     0      0       0    12.98 -100     0
45       0      0     0      0       0    26.74 -100     0
60       0      0     0      0       0     7.48 -100     0
>>> row_selection = quote_df['TPrice']==0
>>> col_selection = ['THigh','TLow','TOpen','TClose']
>>> for col in col_selection:
...     quote_df.loc[row_selection, col] = quote_df['TPCLOSE']
... 
>>> quote_df[quote_df['TPrice']==0][['TPrice','THigh','TLow','TOpen','TClose','TPCLOSE','RT','TVol']][0:5]
    TPrice  THigh  TLow  TOpen  TClose  TPCLOSE   RT  TVol
13       0   4.19  4.19   4.19    4.19     4.19 -100     0
32       0   4.19  4.19   4.19    4.19     3.27 -100     0
43       0   4.19  4.19   4.19    4.19    12.98 -100     0
45       0   4.19  4.19   4.19    4.19    26.74 -100     0
60       0   4.19  4.19   4.19    4.19     7.48 -100     0
>>>
4

2 に答える 2

4

この操作は自動的にブロードキャストされないため、次のようにする必要があります

In [17]: df = DataFrame(dict(A = [1,2,0,0,0],B=[0,0,0,10,11],C=[3,4,5,6,7]))

In [18]: df
Out[18]: 
   A   B  C
0  1   0  3
1  2   0  4
2  0   0  5
3  0  10  6
4  0  11  7

A を変更している場合（ここにいるように）、最初にマスクする行を計算します（そうしないと、変更する可能性があります）

In [19]: mask = df['A'] == 0

In [20]: for col in ['A','B']:
   ....:     df.loc[mask,col] = df['C']
   ....:     

In [21]: df
Out[21]: 
   A  B  C
0  1  0  3
1  2  0  4
2  5  5  5
3  6  6  6
4  7  7  7

これには、より自然にするための変更が必要です (rhs のシリーズを lhs のデータフレームに割り当てているため、現在はブロードキャストされていません) https://github.com/pydata/パンダ/問題/5206

于 2013-10-13T15:33:35.187 に答える
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>>> import pandas as pd
>>> test=pd.DataFrame({'A': [0,1,2], 'B': [3,4,5], 'C': [6,7,8]})
>>> test
   A  B  C
0  0  3  6
1  1  4  7
2  2  5  8
>>> test.apply(lambda x: x.where(test.A!=0, test.C), axis=0)
   A  B  C
0  6  6  6
1  1  4  7
2  2  5  8
于 2013-10-13T14:30:16.600 に答える