[PYTHON] 팬더 데이터 프레임의 음수를 0으로 대체하는 방법

팬더 데이터 프레임의 음수를 0으로 대체하는 방법

나는 모든 DataFrame 음수를 0으로 대체하는 방법이 있는지 알고 싶습니다.

해결법

1. ==============================

   1.모든 열이 숫자 인 경우 부울 식 색인을 사용할 수 있습니다.

   모든 열이 숫자 인 경우 부울 식 색인을 사용할 수 있습니다.

   In [1]: import pandas as pd
   
   In [2]: df = pd.DataFrame({'a': [0, -1, 2], 'b': [-3, 2, 1]})
   
   In [3]: df
   Out[3]: 
      a  b
   0  0 -3
   1 -1  2
   2  2  1
   
   In [4]: df[df < 0] = 0
   
   In [5]: df
   Out[5]: 
      a  b
   0  0  0
   1  0  2
   2  2  1
   

   보다 일반적인 경우이 대답은 private 메소드 인 _get_numeric_data를 보여줍니다.

   In [1]: import pandas as pd
   
   In [2]: df = pd.DataFrame({'a': [0, -1, 2], 'b': [-3, 2, 1],
                              'c': ['foo', 'goo', 'bar']})
   
   In [3]: df
   Out[3]: 
      a  b    c
   0  0 -3  foo
   1 -1  2  goo
   2  2  1  bar
   
   In [4]: num = df._get_numeric_data()
   
   In [5]: num[num < 0] = 0
   
   In [6]: df
   Out[6]: 
      a  b    c
   0  0  0  foo
   1  0  2  goo
   2  2  1  bar
   

   부울 인덱싱은 timedelta 유형을 사용하면 데이터 프레임 전체가 아닌 별도의 열에서 작동하는 것처럼 보입니다. 그렇게 할 수 있습니다.

   In [1]: import pandas as pd
   
   In [2]: df = pd.DataFrame({'a': pd.to_timedelta([0, -1, 2], 'd'),
      ...:                    'b': pd.to_timedelta([-3, 2, 1], 'd')})
   
   In [3]: df
   Out[3]: 
           a       b
   0  0 days -3 days
   1 -1 days  2 days
   2  2 days  1 days
   
   In [4]: for k, v in df.iteritems():
      ...:     v[v < 0] = 0
      ...:     
   
   In [5]: df
   Out[5]: 
          a      b
   0 0 days 0 days
   1 0 days 2 days
   2 2 days 1 days
   

   업데이트 : pd.Timedelta와의 비교는 전체 DataFrame에서 작동합니다.

   In [1]: import pandas as pd
   
   In [2]: df = pd.DataFrame({'a': pd.to_timedelta([0, -1, 2], 'd'),
      ...:                    'b': pd.to_timedelta([-3, 2, 1], 'd')})
   
   In [3]: df[df < pd.Timedelta(0)] = 0
   
   In [4]: df
   Out[4]: 
          a      b
   0 0 days 0 days
   1 0 days 2 days
   2 2 days 1 days
   

2. ==============================

   2.이 작업을 수행하는 또 다른 간결한 방법은 pandas.DataFrame.clip입니다.

   이 작업을 수행하는 또 다른 간결한 방법은 pandas.DataFrame.clip입니다.

   예 :

   import pandas as pd
   
   In [20]: df = pd.DataFrame({'a': [-1, 100, -2]})
   
   In [21]: df
   Out[21]: 
        a
   0   -1
   1  100
   2   -2
   
   In [22]: df.clip(lower=0)
   Out[22]: 
        a
   0    0
   1  100
   2    0
   

   df.clip_lower (0)도 있습니다.

3. ==============================

   3.아마 당신은 판다를 사용할 수 있습니다. (args)

   아마 당신은 판다를 사용할 수 있습니다. (args)

   data_frame = data_frame.where(data_frame < 0, 0)
   

4. ==============================

   4.커다란 df (40m x 700m)를 다루는 경우, 열과 같은 것을 반복하여 훨씬 빠르게 그리고 메모리에 익숙해집니다.

   커다란 df (40m x 700m)를 다루는 경우, 열과 같은 것을 반복하여 훨씬 빠르게 그리고 메모리에 익숙해집니다.

   for col in df.columns:
       df[col][df[col] < 0] = 0
   

from https://stackoverflow.com/questions/27759084/how-to-replace-negative-numbers-in-pandas-data-frame-by-zero by cc-by-sa and MIT license