使用阈值创建Python中的指示符变量，将NaN作为NaN
使用阈值创建Python中的指示符变量，将NaN作为NaN
提问于 2020-05-05 20:12:02
我有一些来自电导率探针的浮子数据，其中包含一些NaN的，我想将探针数据转换成一个基于经验阈值的指示变量，但是我希望NaN值保持NaNs。转换到指示器似乎很简单，但问题在于如何处理nan。
import numpy as np
import pandas as pd
x = [0, np.nan, 2, 3, 4, 51, 61, 71, 81, 91]
df = pd.DataFrame({"x":x})
df['indicator'] = (df.x <=50)*1产量：
x indicator
0 0.0 1
1 NaN 0
2 2.0 1
3 3.0 1
4 4.0 1
5 51.0 0
6 61.0 0
7 71.0 0
8 81.0 0
9 91.0 0但是我想要nan的指示器是那样的：
x indicator
0 0.0 1
1 NaN NaN
2 2.0 1
3 3.0 1
4 4.0 1
5 51.0 0
6 61.0 0
7 71.0 0
8 81.0 0
9 91.0 0任何帮助都是非常感谢的。谢谢。
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-05-05 20:26:18
你可以试试这个：
import numpy as np
import pandas as pd
x = [0, np.nan, 2, 3, 4, 51, 61, 71, 81, 91]
df = pd.DataFrame({"x":x})
df['indicator'] = df.x*(df.x <=50)输出：
x indicator
0 0.0 0.0
1 NaN NaN
2 2.0 2.0
3 3.0 3.0
4 4.0 4.0
5 51.0 0.0
6 61.0 0.0
7 71.0 0.0
8 81.0 0.0
9 91.0 0.0准确输出：
mport numpy as np
import pandas as pd
x = [0, np.nan, 2, 3, 4, 51, 61, 71, 81, 91]
df = pd.DataFrame({"x":x})
df['indicator'] = np.where(df.x.isnull(), np.nan, df.x < 50)输出：
x indicator
0 0.0 1.0
1 NaN NaN
2 2.0 1.0
3 3.0 1.0
4 4.0 1.0
5 51.0 0.0
6 61.0 0.0
7 71.0 0.0
8 81.0 0.0
9 91.0 0.0Stack Overflow用户
发布于 2020-05-05 20:24:25
In [1829]: df['indicator'] = df[df.x <=50]*1 指示符将仅针对x <= 50的行设置：
In [1830]: df
Out[1830]:
x indicator
0 0.0 0.0
1 NaN NaN
2 2.0 2.0
3 3.0 3.0
4 4.0 4.0
5 51.0 NaN
6 61.0 NaN
7 71.0 NaN
8 81.0 NaN
9 91.0 NaNStack Overflow用户
发布于 2020-05-05 20:50:39
我想尝试将lambda应用到列中:)
x = [0, np.nan, 2, 3, 4, 51, 61, 71, 81, 91]
df = pd.DataFrame({"x":x})
indicator = lambda x: np.nan if (np.isnan(x)) else (x<=50)*1
df['indicator'] = df['x'].apply(indicator)
print(df)指纹：
x indicator
0 0.0 1.0
1 NaN NaN
2 2.0 1.0
3 3.0 1.0
4 4.0 1.0
5 51.0 0.0
6 61.0 0.0
7 71.0 0.0
8 81.0 0.0
9 91.0 0.0页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/61622195
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