我有以下兩個資料幀：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0, 0]],
index = [0, 0.25, 0.50, 0.75, 1],
columns = [0, 0.25, 0.50, 0.75, 1])
df_cross = pd.DataFrame([[0.0, 0.25],
[0.0, 0.75],
[0.5, 1]],
columns = ['indexes_to_keep',
'cols_to_keep'])
df：
0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
0.00 0 0 0 0 0
0.25 0 0 0 0 0
0.50 0 0 0 0 0
0.75 0 0 0 0 0
1.00 0 0 0 0 0
df_cross：
indexes_to_keep cols_to_keep
0 0.0 0.25
1 0.0 0.75
2 0.5 1.00
在df我有我的存盤資料，df_cross 包含我想要保留值的索引和列。df索引和列與df_cross我想用字串替換的任何行不匹配的值（例如“NaN”）。
預期的輸出是：
0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
0.00 NaN 0 NaN 0 NaN
0.25 NaN NaN NaN NaN NaN
0.50 NaN NaN NaN NaN 0
0.75 NaN NaN NaN NaN NaN
1.00 NaN NaN NaN NaN NaN
提前致謝。
uj5u.com熱心網友回復：
Pandas 不支持使用坐標陣列設定元素。您需要使用 numpy：
# integer locs
rows = df.index.get_indexer(df_cross.indexes_to_keep)
cols = df.columns.get_indexer(df_cross.cols_to_keep)
# where we want to keep the data
mask = np.full(df.shape, False)
mask[rows, cols] = True
df[:] = df.where(mask)
另一種方法，只用 Pandas，創建mask是：
mask = (df_cross.assign(val=True)
.set_index(['indexes_to_keep', 'cols_to_keep'])
['val'].unstack(fill_value=False)
)
輸出：
0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
0.00 NaN 0.0 NaN 0.0 NaN
0.25 NaN NaN NaN NaN NaN
0.50 NaN NaN NaN NaN 0.0
0.75 NaN NaN NaN NaN NaN
1.00 NaN NaN NaN NaN NaN
uj5u.com熱心網友回復：
讓我們試著crosstab上df_cross，然后用where掩蓋的值
s = pd.crosstab(*df_cross.values.T)
df.where(s == 1)
0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
0.00 NaN 0.0 NaN 0.0 NaN
0.25 NaN NaN NaN NaN NaN
0.50 NaN NaN NaN NaN 0.0
0.75 NaN NaN NaN NaN NaN
1.00 NaN NaN NaN NaN NaN
PS：pd.crosstab(*df_cross.values.T)只是一個語法快捷方式，實際上相當于使用pd.crosstab(df.indexes_to_keep, df.cols_to_keep)
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qukuanlian/346099.html