Python pyspark DataFrame.mask用法及代码示例

本文简要介绍 pyspark.pandas.DataFrame.mask 的用法。

用法: DataFrame.mask(cond: Union[DataFrame, Series], other: Union[DataFrame, Series, Any] = nan) → DataFrame

替换条件为 True 的值。

参数：

cond：布尔值DataFrame: cond 为 False 时，保留原始值。如果为 True，则替换为其他对应的值。
other：标量，DataFrame: cond 为 True 的条目将替换为来自 other 的相应值。

DataFrame

例子：

>>> from pyspark.pandas.config import set_option, reset_option
>>> set_option("compute.ops_on_diff_frames", True)
>>> df1 = ps.DataFrame({'A': [0, 1, 2, 3, 4], 'B':[100, 200, 300, 400, 500]})
>>> df2 = ps.DataFrame({'A': [0, -1, -2, -3, -4], 'B':[-100, -200, -300, -400, -500]})
>>> df1
   A    B
0  0  100
1  1  200
2  2  300
3  3  400
4  4  500
>>> df2
   A    B
0  0 -100
1 -1 -200
2 -2 -300
3 -3 -400
4 -4 -500

>>> df1.mask(df1 > 0).sort_index()
     A   B
0  0.0 NaN
1  NaN NaN
2  NaN NaN
3  NaN NaN
4  NaN NaN

>>> df1.mask(df1 > 1, 10).sort_index()
    A   B
0   0  10
1   1  10
2  10  10
3  10  10
4  10  10

>>> df1.mask(df1 > 1, df1 + 100).sort_index()
     A    B
0    0  200
1    1  300
2  102  400
3  103  500
4  104  600

>>> df1.mask(df1 > 1, df2).sort_index()
   A    B
0  0 -100
1  1 -200
2 -2 -300
3 -3 -400
4 -4 -500

>>> reset_option("compute.ops_on_diff_frames")

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自spark.apache.org大神的英文原创作品 pyspark.pandas.DataFrame.mask。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。

用法:

参数：

返回：

例子：