Изменить значение столбца Dataframe на основе фильтра с определенными параметрами
Я смотрю на это, но я не знаю, как это сформулировать: Изменить значение столбца Dataframe на основе фильтра
Мне нужно изменить значения в medianIncome со значениями 0,4999 или ниже на 0,4999 или, если 15,0001 или выше, на 15,0001.
Вот пример данных:
id longitude_x latitude ocean_proximity longitude_y state medianHouseValue housingMedianAge totalBedrooms totalRooms households population medianIncome
0 1 -122.23 37.88 NEAR BAY -122.23 CA 452.603 45.0 131.0 884.0 130.0 323.0 83252.0
1 396 -122.34 37.88 NEAR BAY -122.23 CA 350.004 41.0 930.0 3063.0 926.0 2560.0 17375.0
2 398 -122.29 37.88 NEAR BAY -122.23 CA 216.703 54.0 263.0 1211.0 230.0 525.0 38672.0
3 401 -122.28 37.88 NEAR BAY -122.23 CA 261.303 55.0 333.0 1845.0 335.0 772.0 42614.0
4 424 -122.26 37.88 NEAR BAY -122.23 CA 391.803 53.0 418.0 2553.0 404.0 898.0 62425.0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
929044 9476 -123.38 39.37 INLAND -121.24 CA 124.601 20.0 813.0 3947.0 732.0 1902.0 26424.0
929045 9494 -123.75 39.37 INLAND -121.24 CA 151.403 20.0 299.0 1377.0 282.0 830.0 32500.0
929046 10065 -121.03 39.37 INLAND -121.24 CA 85.000 15.0 327.0 1338.0 310.0 1174.0 26341.0
929047 10074 -120.10 39.37 INLAND -121.24 CA 117.301 34.0 411.0 2328.0 373.0 1016.0 45208.0
929048 21558 -121.24 39.37 INLAND -121.24 CA 89.401 18.0 616.0 2787.0 532.0 1387.0 23886.0
Это показывает:
np.where(df['x'] > 0 & df['y'] <10, 1, 0)
Итак, я в:
np.where(housing['medianIncome'] > 15.0001
А в остальном я застрял. Только с использованием pandas и numpy, без возможности использования lambda.
Я ожидаю результата, который не даст ошибки. Пока у меня нет результата.
Learning Data Analytics Two: Filtering data in a DataFrame
В Learning Data Analytics One: Using Python and Pandas , я рассказываю о:
2
0
103
1
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 1
Ответ принят как подходящий
Используйте Series.clip:
housing = pd.DataFrame({'medianIncome':[20,5,0.07]})
housing['medianIncome'] = housing['medianIncome'].clip(upper=15.0001, lower=0.4999)
print (housing)
medianIncome
0 15.0001
1 5.0000
2 0.4999
Альтернатива с numpy.select, если нужно установить другие значения по условиям:
housing['medianIncome'] = np.select([housing['medianIncome'].lt(0.4999),
housing['medianIncome'].gt(15.0001)],
[0,1],
default=housing['medianIncome'])
print (housing)
medianIncome
0 1.0
1 5.0
2 0.0
Другие вопросы по теме
Как преобразовать datetime.datetime в массив?
Как назначить список команд списку пользователей случайным образом в python
Объект «Добавить» не вызывается
Сравнение дат по строкам и замена значений на 1 или 0
Python: создайте 3D-массив, используя значения другого 3D-массива, которые соответствуют условию
Python добавляет массив 2D numpy в 3D
Python RuntimeError: ошибка при установке Numpy
Неточная фаза, возвращенная np.angle
Создание контурной карты из кадра данных EDITED
Softmax для глубокого обучения Python с numpy
Похожие вопросы
Присвоить значение столбцу и сбросить после n-й строки
Добавить столбец в фрейм данных, используя формат понимания списка
Как назначить список команд списку пользователей случайным образом в python
Как сохранить последние записи в фрейме данных в соответствии с последней версией, используя pandas
Извлечение версий в столбце paths pandas
Как получить p-значение и r Пирсона для списка столбцов в Pandas?
Pandas объединяет множество строк одного фрейма данных с меньшим количеством строк второго фрейма данных
Сравнение дат по строкам и замена значений на 1 или 0
Повторная выборка с определенным условием в пандах
Почему pyspark фильтрует строковый столбец и работает с целыми числами? А почему панды ведут себя наоборот?