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Python Pandas DataFrame.where() 函数接受一个条件作为参数，并产生相应的结果。它对 DataFrame 的每个值进行条件检查，并选择接受条件的值。它的功能类似于 if-else 语句。不接受条件的值会被默认的 NaN 值代替。

pandas.DataFrame.where() 的语法

DataFrame.where(
    cond,
    other=NaN,
    inplace=False,
    axis=None,
    level=None,
    errors="raise",
    try_cast=False,
)

参数

这个函数有几个参数。以上是所有参数的默认值。

返回值

它根据条件返回改变后的 DataFrame。

示例代码：DataFrame.where()

我们将在下一个代码示例中通过实现这个函数来进一步了解它。

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({
                        'A': 
                            {0: 60, 
                            1: 100, 
                            2: 80,
                            3: 78,
                            4: 95,
                            5: 45,
                            6: 67,
                            7: 12,
                            8: 23,
                            9: 50},
                        'B': 
                            {0: 90, 
                            1: 75, 
                            2: 82, 
                            3: 64, 
                            4: 45,
                            5: 35,
                            6: 74,
                            7: 52,
                            8: 93,
                            9: 18}
                        })

print(dataframe)

示例 DataFrame 就是。

     A   B
0   60  90
1  100  75
2   80  82
3   78  64
4   95  45
5   45  35
6   67  74
7   12  52
8   23  93
9   50  18

该函数有一个必选参数，即 cond。

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    {
        "A": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95, 5: 45, 6: 67, 7: 12, 8: 23, 9: 50},
        "B": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45, 5: 35, 6: 74, 7: 52, 8: 93, 9: 18},
    }
)

dataframe1 = dataframe.where(dataframe > 50)
print(dataframe1)

输出：

       A     B
0   60.0  90.0
1  100.0  75.0
2   80.0  82.0
3   78.0  64.0
4   95.0   NaN
5    NaN   NaN
6   67.0  74.0
7    NaN  52.0
8    NaN  93.0
9    NaN   NaN

不大于 50 的值，即不满足条件的值将被一个 NaN 值代替。

示例代码：DataFrame.where() 指定一个值

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    {
        "A": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95, 5: 45, 6: 67, 7: 12, 8: 23, 9: 50},
        "B": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45, 5: 35, 6: 74, 7: 52, 8: 93, 9: 18},
    }
)

dataframe1 = dataframe.where(dataframe > 50, other=0)
print(dataframe1)

输出：

     A   B
0   60  90
1  100  75
2   80  82
3   78  64
4   95   0
5    0   0
6   67  74
7    0  52
8    0  93
9    0   0

在这里，不符合条件的值被用户定义的值代替。

示例代码：DataFrame.where() 使用多个条件

import pandas as pd

dataframe = pd.DataFrame(
    {
        "A": {0: 60, 1: 100, 2: 80, 3: 78, 4: 95, 5: 45, 6: 67, 7: 12, 8: 23, 9: 50},
        "B": {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45, 5: 35, 6: 74, 7: 52, 8: 93, 9: 18},
    }
)

dataframe1 = dataframe.where((dataframe == 80) | (dataframe < 50), other=0)
print(dataframe1)

输出：

    A   B
0   0   0
1   0   0
2  80   0
3   0   0
4   0  45
5  45  35
6   0   0
7  12   0
8  23   0
9   0  18

返回的 DataFrame 包含符合这两个条件的值。