使用numpy的where函数在pandas数据中进行条件筛选的三种选择

在使用Python pandas进行数据清洗时，经常需要对数据进行条件筛选，以得到符合特定要求的数据子集。numpy中的where函数提供了一种方便的方式来实现该目标。在pandas中，使用numpy的where函数通常有三种选择。

1. 使用DataFrame.apply和函数

可以通过定义一个函数，并使用DataFrame.apply方法将该函数应用到pandas数据中的每个元素上，以实现条件筛选的目的。具体实现步骤如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据

def filter_data(x):
    if x < 10:
        return np.nan
    else:
        return x

df.applymap(filter_data) #使用applymap方法

对于数据中的每个元素，该函数根据其值是否小于10来返回np.nan或原始值本身。如果需要筛选其他条件，则只需修改该函数即可。

2. 使用DataFrame.where方法

另一种实现方法是使用pandas的DataFrame.where方法。可以使用该方法将数据中不满足特定条件的元素替换为NaN。具体实现步骤如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据

df.where(df > 10) #使用where方法

此代码段将数据中小于等于10的元素替换为NaN，而保留其他元素。

3. 使用NumPy.where函数

NumPy库的where函数也可用于对pandas数据进行条件筛选。具体实现步骤如下：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据
 
np.where(df > 10, df, np.nan) #使用NumPy的where函数

此代码段将数据中小于等于10的元素替换为NaN，而保留其他元素。

总结：

以上列出的3种筛选方法都可以实现筛选作用，使得筛选的效率更加快捷，代码执行效率也相应会有所提高。再根据个人的喜好和项目的实际情况，选择合适的方法即可。