パンダは、

Question

リットルデジタル標高マップ、TIFFファイルを有し、Gdalモジュールとpandasを使用して、すべてのデータがdem.xlsxで書かれたファイルをエクセル、私の目的は、1で各行の最大値を交換することで、他の正の新しいセットで選択データを交換します値は0、負の値は-9999とし、結果を新しいExcelに書き込みます。しかし、私は値を置き換えて新しいExcelに書き込むことができませんでした。

import pandas as pd 
import xlrd 
import xlsxwriter 
import gdal 

layer = gdal.Open(r"C:/Users/owrasa/PycharmProjects/den/dem/dem.tif") 
arr=layer.ReadAsArray() 
df=pd.DataFrame(arr) 

writer1 = pd.ExcelWriter(
    'dem.xlsx', engine='xlsxwriter') 
df.to_excel(writer1, 'Sheet1') 
writer1.save() 
df=pd.read_excel("dem.xlsx") 
writer2 = pd.ExcelWriter('output.xlsx',engine='xlsxwriter') 


for i in df: 
    for a in range(2851): 
     if i>0 and i<df.ix[a].max(): 
      df.replace(i,0) 
     elif i==df.ix[a].max(): 
      df.replace(i,1) 
     else: 
      df.replace(i,-9999) 

    df.to_excel(writer2, 'Sheet1') 
    writer2.save() 

DEMファイルは2098行のx 2851列を持つエクセル：

は、ここに私のコードです。

Answer 1

IIUCあなたはこのようにそれを行うことができます。

In [313]: df 
Out[313]: 
    a b c 
0 3 2 3 
1 -8 -5 8 
2 7 1 -7 
3 -4 -7 3 
4 -2 -10 0 

In [314]: df[df.ge(0)].fillna(-9999).where(df<0, df.eq(df.max(1), 0).astype(int)) 
Out[314]: 
     a  b  c 
0  1.0  0.0  1.0 
1 -9999.0 -9999.0  1.0 
2  1.0  0.0 -9999.0 
3 -9999.0 -9999.0  1.0 
4 -9999.0 -9999.0  1.0 

あなたが整数を必要とする場合：

In [320]: df[df.ge(0)].fillna(-9999).astype(int).where(df<0, df.eq(df.max(1), 0).astype(int)) 
Out[320]: 
     a  b  c 
0  1  0  1 
1 -9999 -9999  1 
2  1  0 -9999 
3 -9999 -9999  1 
4 -9999 -9999  1 

説明：

VirtualDF1：さんは-9999ですべての負の要素を置き換えてみましょう：

In [316]: df[df.ge(0)].fillna(-9999) 
Out[316]: 
     a  b  c 
0  3.0  2.0  3.0 
1 -9999.0 -9999.0  8.0 
2  7.0  1.0 -9999.0 
3 -9999.0 -9999.0  3.0 
4 -9999.0 -9999.0  0.0 

VirtualDF2：最後に、我々はVirtualDF1場合から要素を選択することができますDataFrame.where()方法を使用して

In [317]: df.eq(df.max(1), 0).astype(int) 
Out[317]: 
    a b c 
0 1 0 1 
1 0 0 1 
2 1 0 0 
3 0 0 1 
4 0 0 1 

と：我々はゼロを持つもの（1）および他の要素と、すべての行の最大値を置き換えることができ、このトリック（0）を使用して、元DFの対応する要素は...負のか、そうでなければVirtualDF2からである

Answer 2

これを行う方法があります。ただし、1点に注意してください。このコードでは、の最初のnanの値が置き換えられます。

# Create test data 
np.random.seed(0) 
df = pd.DataFrame(np.random.randint(-100,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD')) 

# Replace the max of each row for positive values by 1 
# Divide each value by the maximum of the row, in consequence: 
# - the max is = 1 
# - negative values are nan since they have been filtered 
# - Remaining values are in the [0, 1[ interval 
df = df[df>0].apply(lambda x: x/x.max(), axis=1) 

# Replace remaining positive values by 0 
df[df<1] = 0 

# Replace negative values (nan) by -9999 
df = df.fillna(-9999) 

# Write the result to an Excel sheet 
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx') 
df.to_excel(writer,'result') 

# Before 
# A B C D 
# 0 72 -53 17 92 
# 1 -33 95 3 -91 
# 2 -79 -64 -13 -30 
# 3 -12 40 -42 93 
# 4 -61 -13 74 -12 

# After 
#   A  B  C  D 
# 0  0.0 -9999.0  0.0  1.0 
# 1 -9999.0  1.0  0.0 -9999.0 
# 2 -9999.0 -9999.0 -9999.0 -9999.0 
# 3 -9999.0  0.0 -9999.0  1.0 
# 4 -9999.0 -9999.0  1.0 -9999.0 

Answer 3

試してみてください。

df.eq(df.max(1), 0).sub(df.lt(0).mul(9999))