Pandas DataFrame mask() 方法
实例
设置为 NaN，年龄超过 30 岁的所有值：
import pandas as pddata = {"age": [50, 40, 30, 40, 20, 10, 30],"qualified": [True, False, False, False, False, True, True]}df = pd.DataFrame(data)newdf = df.mask(df["age"] > 30)print(newdf)
定义与用法
mask() 方法替换条件计算为 True 的行的值。
mask() 方法和 where() 方法相反。
语法
dataframe.mask(cond, other, inplace, axis, level, errors, try_cast)
参数
other, inplace, axis,level, errors, try_cast 都是 关键字参数。
| 参数 | 值 | 描述 |
|---|---|---|
| cond | 必填。一个判断是 Tru哦还是 False 的表达式 | |
| other | String Number Series DataFrame | 可选。 用于替换计算结果为 True 的行的一组值 |
| inplace | True False | 可选, 默认值 False。指定是否在原始 DataFrame 上执行该操作，如果不执行该操作，则默认情况下，此方法返回一个新 DataFrame |
| axis | Number None | 可选, 默认 None。指定对齐轴 |
| level | Number None | 可选, 默认 None。指定对齐层级 |
| errors | 'raise' 'ignore' | 可选, 默认值 'raise'。指定如何处理异常 |
| try_cast | True False | 可选, 默认值为 False。指定是否尝试将结果强制转换回输入类型 |
返回值
一个 DataFrame，如果 inplace 参数设置为True，则为无。