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데이터 :
f a b
5 0 1
5 1 3
5 1 3
5 6 3
5 0 0
5 1 5
5 0 0
두 열이
0
인 행을 찾는 방법을 알고 있습니다
을
None
로 설정
반면에 미스터리입니다.
df_o[(df_o['a'] == 0) & (df_o['d'] == 0)]
# set a and b to None
예상 결과 :
f a b
5 0 1
5 1 3
5 1 3
5 6 3
5 None None
5 1 5
5 None None
- 답변 # 1
- 답변 # 2
내가 생각할 수있는 한 가지 방법은 다음과 같습니다. 데이터 프레임의 추가 사본을 작성하고 기본 데이터 프레임에서 값을 없음으로 설정하면서 둘 다 개별적으로 확인하십시오. 가장 깨끗한 해결책은 아니지만 :
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame() df['f'] = [5,5,5,5,5,5,5] df['a'] = [0,1,1,6,0,1,0] df['b'] = [1,3,3,3,0,5,0] df1 = df.copy() df['a'] = np.where((df.a == 0) & (df.b == 0), None, df.a) df['b'] = np.where((df1.a == 0) & (df1.b == 0), None, df.b) print(df)
출력 :
f a b 0 5 0 1 1 5 1 3 2 5 1 3 3 5 6 3 4 5 None None 5 5 1 5 6 5 None None
- 답변 # 3
df.replace(0, np.nan)
-NaN을 얻기 위해 (아마도 더 유용하다) 와이즈 비즈 -실제로 원하는 것 - 답변 # 4
이 작업을 수행하는 가장 우아한 방법은 아니지만 이것이 도움이 될 수 있습니다
df.replace(0, 'None')
아웃 :
import pandas as pd data = {'a': [0,1,1,6,0,1,0], 'b':[1,3,3,3,0,5,0]} df_o = pd.DataFrame.from_dict(data) df_None = df_o[(df_o['a'] == 0) & (df_o['b'] == 0)] df_o.loc[df_None.index,:] = None print(df_o)
- 답변 # 5
이것이 내가하는 방법입니다 :
a b 0 0.0 1.0 1 1.0 3.0 2 1.0 3.0 3 6.0 3.0 4 NaN NaN 5 1.0 5.0 6 NaN NaN
출력 :
import pandas as pd a = pd.Series([0, 1, 1, 6, 0, 1, 0]) b = pd.Series([1, 3, 3, 3, 0, 5 ,0]) data = pd.DataFrame({'a': a, 'b': b}) v = [[data[i][j] for i in data] == [0, 0] for j in range(len(data['a']))] # spot null rows a = [None if v[i] else a[i] for i in range(len(a))] b = [None if v[i] else b[i] for i in range(len(b))] data = pd.DataFrame({'a': a, 'b': b}) print(data)
a b 0 0.0 1.0 1 1.0 3.0 2 1.0 3.0 3 6.0 3.0 4 NaN NaN 5 1.0 5.0 6 NaN NaN
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None
숫자 값으로 작업하는 경우NaN
로 변환float
에 대한 정수 의도적으로 :DataFrame.all
와 다른 솔루션 모든True
경우 확인axis=1
가있는 행당 s :세부 정보: