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在python中,如何将两个数据帧(一个具有值,另一个具有布尔值)合并为一个数据帧?

pandas python

Eliza · 技术社区 · 2 年前

dataframe1将是

            A     B     C     D     E
values1  0.25  0.33  0.12  0.22  0.08
values2  0.20  0.50  0.89  0.65  0.75

dataframe2将是

              A     B     C      D     E
boolean1   True False  True  False  True
boolean2  False False  True   True  True

      A  B     C     D     E
1  0.25  0  0.12     0  0.08  
2     0  0  0.89  0.65  0.78

因此,如果在dataframe2中为True,则只需从dataframe1中获取值,如果为False,则替换为0。我该怎么做?

3 回复 | 直到 2 年前

Ynjxsjmh 2 年前

您可以使用

df1 = df1.where(df2.values, 0)
# or
df1 = df1.mask(~df2.values, 0)

print(df1)

            A    B     C     D     E
values1  0.25  0.0  0.12  0.00  0.08
values2  0.00  0.0  0.89  0.65  0.75

ThePyGuy Tim Roberts 2 年前

>>> out = pd.DataFrame(df1.values * df2.values, columns=df1.columns)

      A    B     C     D     E
0  0.25  0.0  0.12  0.00  0.08
1  0.00  0.0  0.89  0.65  0.75

或者,您可以将删除索引的数据帧相乘:

>>> df1.reset_index(drop=True)*df2.reset_index(drop=True)

      A    B     C     D     E
0  0.25  0.0  0.12  0.00  0.08
1  0.00  0.0  0.89  0.65  0.75

Himanshu Poddar 2 年前

您可以使用 pandas.DataFrame.mask

创建数据

df1 = pd.DataFrame([['values1', '0.25', '0.33', '0.12', '0.22', '0.08'], ['values2', '0.20', '0.50', '0.89', '0.65', '0.75']], columns = ['index', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E']).set_index('index')

df2 = pd.DataFrame([['boolean1', True, False,  True,  False,  True], ['boolean2',  False, False,  True,   True,  True]], columns = ['index', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E']).set_index('index')

面具

df1.mask(~df2.values, 0)

这给了我们

            A  B     C     D     E
index                             
values1  0.25  0  0.12     0  0.08
values2     0  0  0.89  0.65  0.75

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