1. np.where(condition, x, y) 满足条件(condition),输出x,不满足输出y。 如果是一维数组,相当于[xv if c else yv for (c,xv,yv) in zip(condition,x,y)] >>>aa = np.arange(10)>>>np.where(aa,1,-1) array([-1,1,1,1,1,1,1,1,1,1])# 0为False,所以第一个输出-1>>>np.where...
第一种用法:只给where()函数传递一个数组作为参数,返回其中非0元素的下标。 第二种用法:给where()函数传递一个包含True/False值的数组,返回该数组中True值的下标,结合numpy数组的关系运算,可以返回数组中符合特定条件的元素的下标。 第三种用法:给where()函数传递一个条件数组和两个值或数组,对于条件数组中等价于...
函数的基本调用语法有两种,一种是:importnumpyasnp np.where(arry)此时,np.where函数输出arry中“真”值的坐标(‘真’也可以理解为非0)。 或者说np.where函数从arry中返回满足特定条件的元素。比如,它会返回满足特定条件数值的索引位置。 另一种是:importnumpyasnp np.where(cond,x,y)此时,np.where函数满足co...
a = np.arange(10)# array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])np.where(a,1, -1)# array([-1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])np.where(a >5, a, a*10)# array([ 0, 10, 20, 30, 40, 50, 6, 7, 8, 9]) 多维数组同样可以使用,取满足条件的对应元素。 conditio...
要实现基于条件的替换,可以使用numpy.where函数。将DataFrame中某一列的指定的两个值分别替换为0和1,其他值替换为2 实现代码 import pandas as pd import numpy as np # 创建一个示例DataFrame data = {'A': ['apple', 'banana', 'apple', 'orange', 'grape']} df = pd.DataFrame(data) # 打印替换...
第一种用法 np.where(conditions,x,y) if (condituons成立): 数组变x else: 数组变y importnumpyasnp''' x = np.random.randn(4,4) print(np.where(x>0,2,-2)) #试试效果 xarr = np.array([1.1,1.2,1.3,1.4,1.5]) yarr = np.array([2.1,2.2,2.3,2.4,2.5]) ...
在numpy当中同样继承了这个用法,我们一样可以使用三元表达式,不过numpy将它封装进了where函数当中,我们是通过调用一个方法来实现三元表达式的功能。我们来看下具体的用法,假设我们有两个数组: 我们还有一个bool型的数组c,我们希望根据c数组选择从a数组或者是b数组当中获取数据。我们可以使用where写成这样: 在这个例子...
一,where函数用法 where可以通过Pandas包调用也可以通过numpy来调用。但是日常我们使用numpy调用where的场景会更多。 一起来看一下两者的使用及区别吧。 1. 使用Pandas中的where 数据源 1 #%% 2 3 import pandas as pd 4 import numpy as np 5 df = pd.DataFrame( ...
语法：numpy.where，其中condition是布尔条件，x和y是数组或标量。如果condition为真，则选择x中的元素，否则选择y中的元素。 高级用法：where函数允许根据布尔条件动态填充数组，支持标量与向量的结合，以及逻辑运算进行复杂条件判断。 用途：在数据清洗、特征工程等阶段，用于根据特定条件筛选或修改数据，提高...