Python |熊猫系列. mask()
熊猫系列是带有轴标签的一维数组。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了一系列方法来执行涉及索引的操作。
熊猫 **Series.mask()**功能用于屏蔽目的。该功能替换通过条件为True的值。否则该值保持不变。
语法: Series.mask(cond，other=nan，inplace=False，axis=None，level=None，errors='raise '，try_cast=False，raise_on_error=None)
参数: cond : 其中 cond 为 False，保留原值。如果为真，则替换为来自其他的相应值。 其他:【cond 为真的条目将替换为其他条目的相应值。 到位:是否对数据执行到位操作。 轴:如有需要对齐轴。 级:对齐级如有需要。
返回: wh:与来电者类型相同
示例#1: 使用Series.mask()函数替换给定系列对象中的‘里约’城市。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio'])
# Create the Index
index_ = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5']
# set the index
sr.index = index_
# Print the series
print(sr)
输出:
现在我们将使用Series.mask()函数替换给定系列对象中的‘里约’城市。
# replace 'Rio' with 'Tokyo'
result = sr.mask(lambda x : x =='Rio', other = 'Tokyo')
# Print the result
print(result)
输出:
我们可以在输出中看到，Series.mask()函数已经成功地将给定系列对象中的‘里约’城市替换为‘东京’。
示例 2: 使用Series.mask()函数屏蔽给定序列对象中大于 50 的所有值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 84, 32, 10, 5, 24, 32])
# Print the series
print(sr)
输出:
现在我们将使用Series.mask()函数屏蔽给定序列对象中所有大于 50 的值。
# mask values greater than 50
result = sr.mask(sr > 50)
# Print the result
print(result)
输出:
正如我们在输出中所看到的，Series.mask()函数已经成功屏蔽了给定序列对象中所有大于 50 的值。
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