Python pyspark DataFrame.mask用法及代碼示例

本文簡要介紹 pyspark.pandas.DataFrame.mask 的用法。

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

替換條件為 True 的值。

參數：

cond：布爾值DataFrame: cond 為 False 時，保留原始值。如果為 True，則替換為其他對應的值。
other：標量，DataFrame: cond 為 True 的條目將替換為來自 other 的相應值。

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")

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.pandas.DataFrame.mask。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。

用法:

參數：

返回：

例子：