是指根据dataframe中某一列上的条件,将满足条件的元素填充到一个数组中。
具体步骤如下:
下面是一个示例代码:
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建dataframe对象
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [10, 20, 30, 40, 50]})
# 根据条件筛选满足条件的行,并选择需要填充的列
condition = df['A'] > 2
column_to_fill = 'B'
# 将筛选后的结果转换为numpy数组
filtered_array = df[condition][column_to_fill].values
# 使用numpy中的函数对数组进行条件填充
filled_array = np.where(condition, filtered_array, np.nan)
# 将填充后的数组转换回dataframe对象
df[column_to_fill] = filled_array
print(df)
在上述示例中,我们根据条件df['A'] > 2
筛选出满足条件的行,并选择需要填充的列'B'
。然后,将筛选结果转换为numpy数组,并使用numpy的np.where
函数对数组进行条件填充。最后,将填充后的数组赋值给dataframe的对应列。
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