pandas.Series.mask

Series.mask(cond, other=nan, inplace=False, axis=None, level=None, errors='raise', try_cast=False, raise_on_error=None) [source]

Возвращает объект той же формы, что и self, содержащий элементы из self, где cond равно False, а в противном случае — из other.

Параметры:

cond : булево NDFrame, массив или вызываемый объект Если cond равно False, сохраняется исходное значение. Если True, заменяется соответствующим значением из other. Если cond является вызываемым объектом, он вычисляется для NDFrame и должен возвращать булево NDFrame или массив. Вызываемый объект не должен изменять входной NDFrame (хотя pandas этого не проверяет). Введено в версии 0.18.1: В качестве cond можно использовать вызываемый объект. other : скаляр, NDFrame или вызываемый объект Элементы, где cond равно True, заменяются соответствующим значением из other. Если other является вызываемым объектом, он вычисляется для NDFrame и должен возвращать скаляр или NDFrame. Вызываемый объект не должен изменять входной NDFrame (хотя pandas этого не проверяет). Введено в версии 0.18.1: В качестве other можно использовать вызываемый объект. inplace : булево, по умолчанию False Выполнять операцию на данных на месте axis : ось выравнивания, если необходимо, по умолчанию None level : уровень выравнивания, если необходимо, по умолчанию None errors : str, {‘raise’, ‘ignore’}, по умолчанию ‘raise’ raise : разрешить повышение исключений ignore : подавить исключения. В случае ошибки возвращается исходный объект Обратите внимание, что в настоящее время этот параметр не повлияет на результаты и всегда будет приводить к подходящему типу данных. try_cast : булево, по умолчанию False попытка преобразования результата обратно к входному типу (если это возможно) raise_on_error : булево, по умолчанию True Поднимать исключения при неверных типах данных (например, при попытке применения where к строкам) Устарело начиная с версии 0.21.0.

Возвращаемое значение:

wh : тот же тип, что и вызываемый объект

См. также

DataFrame.where()

Примечания

Метод mask — это применение условного оператора if-then. Для каждого элемента вызываемого DataFrame, если cond равно False, используется элемент; в противном случае используется соответствующий элемент из DataFrame other.

Подпись для DataFrame.where() отличается от numpy.where(). Примерно df1.where(m, df2) эквивалентно np.where(m, df1, df2).

Для получения дополнительных сведений и примеров см. документацию mask в индексировании.

Примеры

>>> s = pd.Series(range(5))
>>> s.where(s > 0)
0    NaN
1    1.0
2    2.0
3    3.0
4    4.0

>>> s.mask(s > 0)
0    0.0
1    NaN
2    NaN
3    NaN
4    NaN

>>> s.where(s > 1, 10)
0    10.0
1    10.0
2    2.0
3    3.0
4    4.0

>>> df = pd.DataFrame(np.arange(10).reshape(-1, 2), columns=['A', 'B'])
>>> m = df % 3 == 0
>>> df.where(m, -df)
   A  B
0  0 -1
1 -2  3
2 -4 -5
3  6 -7
4 -8  9
>>> df.where(m, -df) == np.where(m, df, -df)
      A     B
0  True  True
1  True  True
2  True  True
3  True  True
4  True  True
>>> df.where(m, -df) == df.mask(~m, -df)
      A     B
0  True  True
1  True  True
2  True  True
3  True  True
4  True  True