Python Pandas Series.where用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas 系列是带有轴标签的一维ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可哈希的类型。该对象同时支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多方法来执行涉及索引的操作。

Pandas Series.where()函数替换输入条件为的值False给定的Series对象。它以另一个对象作为输入，将用于替换原始对象中的值。

用法： Series.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors=’raise’, try_cast=False, raise_on_error=None)

参数：
cond:布尔值NDFrame，array-like或可调用
other:标量，NDFrame或可调用
inplace:布尔值，默认为False
axis:int，默认值无
level:int，默认值无
errors:str，{“ raise”，“ ignore”}，默认 raise
try_cast:布尔值，默认为False

返回：wh：与调用者类型相同

范例1：采用Series.where()函数，当不满足通过条件时，将给定Series对象中的值替换为其他值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the First Series 
sr1 = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio']) 
  
# Creating the row axis labels 
sr1.index = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5']  
  
# Print the series 
print(sr1) 
  
# Creating the second Series 
sr2 = pd.Series(['New York', 'Bangkok', 'London', 'Lisbon', 'Brisbane']) 
  
# Creating the row axis labels 
sr2.index = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5'] 
  
# Print the series 
print(sr2)

输出：

现在我们将使用Series.where()函数替换那些不满足传递条件的值。

# replace the values 
sr1.where(sr1 == 'Rio', sr2)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.where()函数已取代“里约”城市以外的所有城市的名称。

范例2：采用Series.where()函数，当不满足通过条件时，将给定Series对象中的值替换为其他值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the First Series 
sr1 = pd.Series([22, 18, 19, 20, 21]) 
  
# Creating the row axis labels 
sr1.index = ['Student 1', 'Student 2', 'Student 3', 'Student 4', 'Student 5'] 
  
# Print the series 
print(sr1) 
  
# Creating the second Series 
sr2 = pd.Series([19, 16, 22, 20, 18]) 
  
# Creating the row axis labels 
sr2.index = ['Student 1', 'Student 2', 'Student 3', 'Student 4', 'Student 5'] 
  
# Print the series 
print(sr2)

输出：

现在我们将使用Series.where()函数替换那些不满足传递条件的值。

# replace the values 
sr1.where(sr1 >20, sr2)

输出：

正如我们在输出中看到的，Series.where()函数已替换了所有不满足传递条件的值。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas Series.where。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。