熊猫在数据框上的数字操作（即max（））

Question

所以我知道这看起来微不足道的面值，但我试图做的实际上是不同的。

我有一个数据帧：

x 
1 
3 
4 

，我想这样做就可以了操作，如：

df['x']=df['x']+1 

但我也有这样的最大值，这实际上是min(4,val) 。

这将实现产值：

x 
2 
4 
4 

因此，在无效的语法，我想我要做的是：df['x']=np.min(df['x']+1,4)但这不起作用。

从做

旁白：

df['x']=df['x']+1 
df[df['x']>4]['x']=4 

没有任何人有一个更优雅的解决方案吗？

感谢

Answer 1

使用numpy.where：

df['x'] = np.where(df['x'] > 3, 4, df['x'] + 1) 
#same as 
#df['x'] = np.where(df['x'] > 4 - 1, 4, df['x'] + 1) 
print (df) 
    x 
0 2 
1 4 
2 4 

或者clip_upper：

df['x'] = (df['x'] + 1).clip_upper(4) 
print (df) 
    x 
0 2 
1 4 
2 4 

与add也许更好：

df['x'] = df['x'].add(1).clip_upper(4) 
print (df) 
    x 
0 2 
1 4 
2 4 

编辑：

需要loc为新值由条件：

df['x']=df['x'] + 1 
df.loc[df['x'] > 4, 'x'] = 4 
print (df) 
    x 
0 2 
1 4 
2 4 

Answer 2

您可以使用夹：

(df['x'] + 1).clip(upper=4) 

0 2 
1 4 
2 4 
Name: x, dtype: int64 

下也将工作：

np.minimum(df['x'] + 1, 4) 

0 2 
1 4 
2 4 
Name: x, dtype: int64 

什么你也没有工作，因为np.min预计的数组。然而，np.minimum会比较两个值（或数组），以便可以进行广播。