重置pd数据框中的值

Question

我有一个数据表，里面有大于0的数值和一些空值（nan）。

我想把所有大于0的数值都改成1，但不想改变前两列的内容，代码是：

df_sort[df_sort.iloc[:,2] >= 0] = 1

实际上，这段代码会改变我整个数据表。

我只想把大于0的数值改成1，同时保留空值（nan）。

Answer 1

你的掩码不正确（切片有问题，而且你没有完整的数据框形状），你应该使用：

mask = (df_sort.iloc[:, 2:].ge(0)
        .reindex(columns=df_sort.columns,
                 fill_value=False)
       )

df_sort[mask] = 1

另外，你可以使用 numpy 的广播功能：

mask = df_sort.ge(0).to_numpy() & (np.arange(df_sort.shape[1])>2)[None]
df_sort[mask] = 1

示例输出：

      0     1     2     3     4
0     0  None     1     1  None
1  None  None  None     1  None
2     1     2     1  None     1
3     0     0     1     1     1
4     2  None  None     1     1

使用 >0 的示例输出（不是 >=0）：

      0     1     2     3     4
0     0  None     1     0  None
1  None  None  None     1  None
2     1     2     0  None     1
3     0     0     0     1     1
4     2  None  None     1     0

如果你想要针对大于0的值，并且只处理整数，你也可以使用 clip 和 update：

df_sort.update(df_sort.iloc[:, 2:].clip(upper=1))

print(df_sort)

使用的输入：

import numpy as np
import pandas as pd

np.random.seed(0)
df_sort = pd.DataFrame(np.random.choice([0, 1, 2, None], size=(5, 5)))

      0     1     2     3     4
0     0  None     1     0  None
1  None  None  None     1  None
2     1     2     0  None     2
3     0     0     0     2     1
4     2  None  None     2     0