Mặt nạ dữ liệu Python

Trường hợp cond là Sai, giữ nguyên giá trị ban đầu. Trường hợp True, thay thế bằng giá trị tương ứng từ khác. Nếu cond có thể gọi được, thì nó được tính toán trên Sê-ri/DataFrame và sẽ trả về Sê-ri/DataFrame hoặc mảng boolean. Có thể gọi không được thay đổi Sê-ri/DataFrame đầu vào [mặc dù gấu trúc không kiểm tra nó]

khác vô hướng, Sê-ri/DataFrame hoặc có thể gọi được

Các mục trong đó cond là True được thay thế bằng giá trị tương ứng từ mục khác. Nếu khác có thể gọi được, nó được tính toán trên Sê-ri/DataFrame và sẽ trả về vô hướng hoặc Sê-ri/DataFrame. Có thể gọi không được thay đổi Sê-ri/DataFrame đầu vào [mặc dù gấu trúc không kiểm tra nó]

tại chỗ bool, mặc định Sai

Có thực hiện thao tác tại chỗ trên dữ liệu hay không

trục int, mặc định Không có

Căn chỉnh trục nếu cần. Đối với Sê-ri, tham số này không được sử dụng và mặc định là 0

cấp độ int, mặc định Không có

Cấp độ căn chỉnh nếu cần

lỗi str, {‘raise’, ‘ignore’}, mặc định là ‘raise’

Lưu ý rằng hiện tại tham số này sẽ không ảnh hưởng đến kết quả và sẽ luôn ép buộc đối với một loại dtype phù hợp

• 'nuôi'. cho phép ngoại lệ được nâng lên

• 'phớt lờ'. ngăn chặn ngoại lệ. Khi có lỗi trả về đối tượng ban đầu

Không dùng nữa kể từ phiên bản 1. 5. 0. Đối số này không có hiệu lực.

try_cast bool, mặc định Không có

Cố gắng đưa kết quả trở lại loại đầu vào [nếu có thể]

Không dùng nữa kể từ phiên bản 1. 3. 0. Trả lại thủ công nếu cần.

Trả về Cùng loại với người gọi hoặc Không ai trong số ________ 3

Xem thêm

Trả về một đối tượng có cùng hình dạng với chính mình

ghi chú

Phương pháp mặt nạ là một ứng dụng của thành ngữ if-then. Đối với mỗi phần tử trong DataFrame đang gọi, nếu cond là False thì phần tử đó được sử dụng; . Nếu trục của other không thẳng hàng với trục của Sê-ri cond/Khung dữ liệu, các vị trí chỉ mục bị lệch sẽ được lấp đầy bằng True

Chữ ký cho khác với. Khoảng

>>> s = pd.Series[range[5]]
>>> t = pd.Series[[True, False]]
>>> s.where[t, 99]
0     0
1    99
2    99
3    99
4    99
dtype: int64
>>> s.mask[t, 99]
0    99
1     1
2    99
3    99
4    99
dtype: int64

3 tương đương với

>>> s = pd.Series[range[5]]
>>> t = pd.Series[[True, False]]
>>> s.where[t, 99]
0     0
1    99
2    99
3    99
4    99
dtype: int64
>>> s.mask[t, 99]
0    99
1     1
2    99
3    99
4    99
dtype: int64

4

Để biết thêm chi tiết và ví dụ, hãy xem tài liệu

>>> s = pd.Series[range[5]]
>>> t = pd.Series[[True, False]]
>>> s.where[t, 99]
0     0
1    99
2    99
3    99
4    99
dtype: int64
>>> s.mask[t, 99]
0    99
1     1
2    99
3    99
4    99
dtype: int64

5 trong

dtype của đối tượng được ưu tiên. Giá trị lấp đầy được truyền tới dtype của đối tượng, nếu điều này có thể được thực hiện dễ dàng

Làm cách nào để tạo mặt nạ bằng Python?

Sự khác biệt giữa mặt nạ và obfuscation là gì?

Hai phương pháp để đắp mặt nạ là gì?

Mặt nạ dữ liệu với ví dụ là gì?