按组条件更改或填充数据框单元格
创始人
2024-09-03 05:00:44
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可以使用pandas中的groupby功能来将数据框按组进行拆分，然后使用apply函数应用lambda函数来更改或填充单元格。

例如，我们想按照“组”列中的值将数据框拆分成不同的子集，然后'值”列中小于0的值更改为0：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
df = pd.DataFrame({
    '组': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
    '值': [1, -2, 3, -4, 5, -6]
})

# 按组拆分数据框，然后使用apply应用lambda函数更改单元格
df['值'] = df.groupby('组')['值'].apply(lambda x: x.clip(lower=0))

print(df)

输出结果为：

  组  值
0  A  1
1  A  0
2  B  3
3  B  0
4  C  5
5  C  0

可以看到，数据框成功地按照“组”列中的值进行了拆分，并且“值”列中小于0的值被成功更改为0。

上一篇：按组条件采样值

下一篇：按组条件填充和反向填充的pandas方法。

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