条件に基づいてデータフレームの値を0と1に置き換えます。

Question

フィルタリングして置き換えます。 NaNではなく、ゼロよりも小さいか高いカラムについては、1と他のものを設定したいと思います。ゼロに設定します。

mask = ((ts[x] > 0) 
     | (ts[x] < 0)) 
ts[mask]=1 
ts[ts[x]==1] 

私はこれをしなかったし、取り組んでいるが、私はゼロに置き換え、この条件に出席しない値に対処する必要があります。 推奨事項はありますか？私は非常に混乱しており、を使用する方が良いでしょう。この場合、はどこですか？

ありがとうございます！ applyの使用に関する

サンプルデータ

asset.relativeSetpoint.350 
0      -60.0 
1       0.0 
2       NaN 
3      100.0 
4       0.0 
5       NaN 
6      -120.0 
7      -245.0 
8       0.0 
9      123.0 
10       0.0 
11      -876.0 

期待される結果

asset.relativeSetpoint.350 
0       1 
1       0 
2       0 
3       1 
4       0 
5       0 
6       1 
7       1 
8       0 
9       1 
10       0 
11       1 

Answer 1

あなたは論理AND二つの条件に適用し、整数に生じたマスクを変換することによってこれを行うことができます。

df 

    asset.relativeSetpoint.350 
0      -60.0 
1       0.0 
2       NaN 
3      100.0 
4       0.0 
5       NaN 
6      -120.0 
7      -245.0 
8       0.0 
9      123.0 
10       0.0 
11      -876.0 

(df['asset.relativeSetpoint.350'].ne(0) 
& df['asset.relativeSetpoint.350'].notnull()).astype(int) 

0  1 
1  0 
2  0 
3  1 
4  0 
5  0 
6  1 
7  1 
8  0 
9  1 
10 0 
11 1 
Name: asset.relativeSetpoint.350, dtype: int64 

---

最初の条件df['asset.relativeSetpoint.350'].ne(0)が0に等しくないすべての要素（これは< 0、> 0、とのNaNを含むであろう）のブールマスクを取得します。

第2の条件df['asset.relativeSetpoint.350'].notnull()は、NaNではない要素の論理マスクを取得します。

2つのマスクは論理積をとり、整数に変換されます。

Answer 2

どのように？

df[COLUMN_NAME] = df[COLUMN_NAME].apply(lambda x: 1 if x != 0 else 0)