更改Pandas DataFrame中的特定值(混合类型) - python

我有一个pandas数据框，我想将大于零的任何值增加一些(例如.001)，但只能在一部分列中进行。

df=pd.DataFrame({'a': ['abc', 'abc', 'abc', 'abc'], 'b': [2,np.nan, 0, 6], 'c': [1, 0, 2, 0]})

     a    b  c
0  abc  2.0  1
1  abc  NaN  0
2  abc  0.0  2
3  abc  6.0  0

所以我尝试了这个:

df[df.loc[:,['b', 'c']]>0]+=1

TypeError: Cannot do inplace boolean setting on mixed-types with a non np.nan value

但是，由于第一列具有对象dtype，因此无法执行此操作，如错误所示。所需的输出将是:

     a    b      c
0  abc  2.001  1.001
1  abc  NaN    0
2  abc  0.0    2.001
3  abc  6.001  0

有什么方法可以做这种事情，而不必分别显式地遍历每个列？

我相信我只是缺少一种简单的方法，但是似乎找不到一个例子。

参考方案

您可以尝试以下方法:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': ['abc', 'abc', 'abc', 'abc'], 
                   'b': [2,np.nan, 0, 6], 
                   'c': [1, 0, 2, 0]})

inc = 0.01
df.loc[:, df.dtypes.ne('object')] += inc
df.replace({inc:0}, inplace=True)        

print(df)

或由Tai与np.where提议(应该更快):

cols = df.columns[df.dtypes.ne('object')]
df[cols] += np.where(df[cols] >0, 0.01, 0)

返回值:

     a     b     c
0  abc  2.01  1.01
1  abc   NaN  0.00
2  abc  0.00  2.01
3  abc  6.01  0.00

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