Spec-Zone.ru › pandas 0.23

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 такой же формы, как и self, и чьи соответствующие элементы берутся из self, где cond равно False, а в противном случае - из other.

Параметры:

cond : булева NDFrame, массив-подобный объект или вызываемый объект

Где cond равно False, исходное значение сохраняется. Где True, оно заменяется соответствующим значением из other. Если cond - вызываемый объект, он вычисляется для NDFrame и должен возвращать булеву NDFrame или массив. Вызываемый объект не должен изменять входной NDFrame (хотя pandas не проверяет это).

Добавлена 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 - вызываемый объект, он вычисляется для NDFrame и должен возвращать скаляр или NDFrame. Вызываемый объект не должен изменять входной NDFrame (хотя pandas не проверяет это).

Добавлена в версии 0.18.1: В качестве other можно использовать вызываемый объект.

inplace : boolean, по умолчанию False

Выполнять ли операцию на данных inplace.

axis : alignment axis if needed, default None
level : alignment level if needed, default None

errors : str, {‘raise’, ‘ignore’}, по умолчанию ‘raise’

  • raise : разрешить возникновение исключений
  • ignore : подавить исключения. В случае ошибки вернуть исходный объект

Обратите внимание, что в настоящее время этот параметр не повлияет на результаты и всегда приведет к подходящему типу данных.

try_cast : boolean, по умолчанию False

попытаться привести результат обратно к типу входных данных (если возможно)

raise_on_error : boolean, по умолчанию True

Вызывать исключение при некорректных типах данных (например, при попытке where на строках)

Устарело начиная с версии 0.21.0.

Возвращаемое значение:
wh : same type as caller

См. также

DataFrame.where()

Примечания

Метод mask — это применение конструкции if-then. Для каждого элемента в вызываемом 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 более подробной информации 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

© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23.4/generated/pandas.Series.mask.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API