python - 如何将数据框中特定行的“零”替换为“一”
问题描述
我有这个数据框:df1
DP1 DP2 DP3 DP4 DP5 DP6 DP7 DP8 DP9 DP10
OP1 43239.0 46962.0 55858.0 9128.0 30372.0 5932.0 667.0 663.0 0.0 NaN
OP2 146.0 73.0 16647.0 5596.0 1493.0 7175.0 45.0 438.0 NaN NaN
OP3 266279.0 1189.0 1.0 10939.0 17799.0 4702.0 235.0 NaN NaN NaN
OP4 360547.0 56943.0 142271.0 38217.0 1141.0 6757.0 NaN NaN NaN NaN
OP5 380497.0 17946.0 19376.0 0.0 3974.0 NaN NaN NaN NaN NaN
OP6 6151.0 16525.0 17046.0 11532.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP7 142026.0 21999.0 820.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP8 76860.0 102580.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP9 6210.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Total 1281955.0 264217.0 252019.0 75412.0 54779.0 24566.0 947.0 1101.0 0.0 0.0
Variance 160244.0 37745.0 42003.0 15082.0 13695.0 89.0 474.0 1101.0 NaN -0.0
Mack's Sigma 400.0 194.0 205.0 123.0 117.0 90.0 22.0 33.0 NaN -0.0
Variance 160244.0 37745.0 42003.0 15082.0 13695.0 89.0 474.0 1101.0 NaN -0.0
我想找到方差行的最后两个条目的最小值。我想最后两个条目并找到 minimum ,就像最后两个条目是474.0 和 1101.0 一样,应该在 Nan 地方添加。
输出看起来像
Variance 160244.0 37745.0 42003.0 15082.0 13695.0 89.0 474.0 1101.0 474.0 -0.0
我试过这段代码:
minValuesObj = min(df1.loc('Variance'))
解决方案
您能否尝试遵循、使用loc
和离散元素的概念。
import pandas as pd
df.loc['Variance','DP9'] = df.loc['Variance', ['DP7','DP8']].min()
df
输出如下:
DP1 DP2 DP3 DP4 DP5 DP6 DP7 DP8 DP9 DP10
OP1 43239.0 46962.0 55858.0 9128.0 30372.0 5932.0 667.0 663.0 0.0 NaN
OP2 146.0 73.0 16647.0 5596.0 1493.0 7175.0 45.0 438.0 NaN NaN
OP3 266279.0 1189.0 1.0 10939.0 17799.0 4702.0 235.0 NaN NaN NaN
OP4 360547.0 56943.0 142271.0 38217.0 1141.0 6757.0 NaN NaN NaN NaN
OP5 380497.0 17946.0 19376.0 0.0 3974.0 NaN NaN NaN NaN NaN
OP6 6151.0 16525.0 17046.0 11532.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP7 142026.0 21999.0 820.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP8 76860.0 102580.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP9 6210.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
OP10 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Total 1281955.0 264217.0 252019.0 75412.0 54779.0 24566.0 947.0 1101.0 0.0 0.0
Variance 160244.0 37745.0 42003.0 15082.0 13695.0 89.0 474.0 1101.0 474.0 -0.0
Mack's Sigma 400.0 194.0 205.0 123.0 117.0 90.0 22.0 33.0 NaN -0.0
推荐阅读
- javascript - 为什么单击事件在 jQuery 中不起作用?
- css - 在 scss 中格式化自定义 mixin 按钮的正确方法
- c++ - 将 std::map 直接插入 std::vector
- python - AttributeError:“builtin_function_or_method”对象没有属性“addLayout”
- c# - 如何从 HTML 中拆分标签
- python - 如何以列表格式返回打印输出?
- javascript - HTML2CANVAS 不适用于可滚动模式
- python - 如何根据它们在 Python 中所属的函数对点进行聚类?
- c# - 输入类型文件,onchanges事件返回后会再次触发
- maven - 如何列出所有使用基于文件名的命名(自动模块)的依赖项?