where和mask

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Pandas是Python数据科学生态中重要的基础成员，功能强大，用法灵活，简单记录之。更佳阅读体验可移步 Pandas核心概述。

这里重点介绍pandas的where mask函数，如果能从这两个函数的用法get到pandas的精髓就再好不过了。

用法说明，官方的用法说明比较简洁：

where ：替换条件（condition）为Flase处的值

mask ：替换条件（condition）为True处的值

where(self, cond, other=nan, inplace=False,

axis=None, level=None, errors='' raise', try_cast=False)

mask(self, cond, other=nan, inplace=False,

axis=None, level=None, errors='' raise', try_cast=False)

1

2

3

4

5

当然，这里的condition 自然就是参数列表中的 cond，既然是替换值。

那么替换后的值是什么呢，就是参数列表中的other ，方法还为other指定了默认值None。

下面先用pandas中的Series对象测试一下：

#定义一个Series

s = pd.Series(range(5))

s

0    0

1    1

2    2

3    3

4    4

dtype: int64

#执行where函数

s.where(s > 2,"我的自定义")

0    我的自定义

1    我的自定义

2    我的自定义

3        3

4        4

dtype: object

#符合条件的显示原来的数据，不符合条件的显示 **other**参数给定的值

#执行mask函数

s.mask(s > 2,"我的自定义")

0        0

1        1

2        2

3    我的自定义

4    我的自定义

dtype: object

#符合条件的显示 **other**参数给定的值，不符合条件的显示原来的数据

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