एक पांडा डेटाफ्रेम कॉलम

Question

के लिए शून्य या मान का अधिकतम रिटर्न अधिकतम मैं शून्य के साथ एक पांडा डेटाफ्रेम कॉलम में ऋणात्मक मानों को प्रतिस्थापित करना चाहता हूं।

क्या इस अभिव्यक्ति को बनाने के लिए कोई और संक्षिप्त तरीका है?

df['value'][df['value'] < 0] = 0 

Answer 1

यहाँ, यह कर के विहित तरीका है, जबकि जरूरी नहीं कि अधिक संक्षिप्त, अधिक लचीला है (कि आप मनमाने ढंग से स्तंभों को यह आवेदन कर सकते हैं)

In [39]: df = DataFrame(randn(5,1),columns=['value']) 

In [40]: df 
Out[40]: 
     value 
0 0.092232 
1 -0.472784 
2 -1.857964 
3 -0.014385 
4 0.301531 

In [41]: df.loc[df['value']<0,'value'] = 0 

In [42]: df 
Out[42]: 
     value 
0 0.092232 
1 0.000000 
2 0.000000 
3 0.000000 
4 0.301531 

Answer 2

आप clip method इस्तेमाल कर सकते हैं:

import pandas as pd 
import numpy as np 
df = pd.DataFrame({'value': np.arange(-5,5)}) 
df['value'] = df['value'].clip(0, None) 
print(df) 

पैदावार

value 
0  0 
1  0 
2  0 
3  0 
4  0 
5  0 
6  1 
7  2 
8  3 
9  4 

Answer 3

numpy.maximum() का उपयोग करने की एक और संभावना है। यह मेरी राय में पढ़ने के लिए और अधिक सीधे आगे है।

import pandas as pd 
import numpy as np 
df['value'] = np.maximum(df['value'], 0) 

और यह 2-3x तेज भी है।

In [21]: df = pd.DataFrame({'value': np.arange(-1000000,1000000)}) 
In [22]: %timeit df.loc[df['value']<0,'value'] = 0 
10 loops, best of 3: 27.3 ms per loop 

In [23]: df = pd.DataFrame({'value': np.arange(-1000000,1000000)}) 
In [24]: %timeit df['value'] = np.maximum(df['value'], 0) 
100 loops, best of 3: 9.42 ms per loop 

Answer 4

चलो केवल शून्य से अधिक मान लेते हैं, जो नाएन के रूप में नकारात्मक हैं (श्रृंखला के साथ फ्रेम के साथ काम करता है), फिर अपशब्द।

df[df > 0].fillna(0)