Python Pandas Series.where用法及代碼示例

Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas 係列是帶有軸標簽的一維ndarray。標簽不必是唯一的，但必須是可哈希的類型。該對象同時支持基於整數和基於標簽的索引，並提供了許多方法來執行涉及索引的操作。

Pandas Series.where()函數替換輸入條件為的值False給定的Series對象。它以另一個對象作為輸入，將用於替換原始對象中的值。

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

參數：
cond:布爾值NDFrame，array-like或可調用
other:標量，NDFrame或可調用
inplace:布爾值，默認為False
axis:int，默認值無
level:int，默認值無
errors:str，{“ raise”，“ ignore”}，默認 raise
try_cast:布爾值，默認為False

返回：wh：與調用者類型相同

範例1：采用Series.where()函數，當不滿足通過條件時，將給定Series對象中的值替換為其他值。

# 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)

輸出：

現在我們將使用Series.where()函數替換那些不滿足傳遞條件的值。

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

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.where()函數已取代“裏約”城市以外的所有城市的名稱。

範例2：采用Series.where()函數，當不滿足通過條件時，將給定Series對象中的值替換為其他值。

# 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)

輸出：

現在我們將使用Series.where()函數替換那些不滿足傳遞條件的值。

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

輸出：

正如我們在輸出中看到的，Series.where()函數已替換了所有不滿足傳遞條件的值。

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas Series.where。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。