如果值出现一次，则更新pandas列以使用np.nan替换值，然后重置另一个值occus-Java 学习之路

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Headers 非常令人困惑，所以让我解释一下 . 我有一个熊猫专栏：

x   | desired x
1.5 | 1
1   | 1
1   | 1         
1   | 1
1   | 1
0   | 0
0   | 0
0   | 0
0   | 0
1   | 0
0   | 0
-1.5|-1
-1  |-1
-1  |-1
-1  |-1
0   | 0  
0   | 0
0   | 0
0   | 0
-1  | 0
0   | 0
0   | 0
1.5 | 1

...

目前，我已经使用itertuples解决了这个问题：

currval = np.nan
for idx in df.itertuples():
    if idx[33] == 1.5: 
        currval = 1
    elif idx[33] == -1.5:
        currval = -1
    elif idx[32] <> "":
        currval = np.nan
    else: 
        next
    df.loc[idx.Index,'refPos2'] = currval

然而，这段代码太慢了，并且想知道是否有人有关于如何对此进行矢量化的想法 .

谢谢！

1 回答

我从评论中理解的问题陈述，这里是解决方案：

for index, item in enumerate(a): ## a is your list [-1.5,1,1,0,1,1.5]
    if item == 1.5:
       a[index] = 1
    elif item == -1.5:
       a[index] = -1
    elif a[index] == 0:
        a[index] = 0
    elif a[index] == 1 and a[index-1] ==0:
        a[index] = 0
    else:
        a[index] =1

回复于 2024-05-13T00:26:45+08:00

如果值出现一次，则更新pandas列以使用np.nan替换值，然后重置另一个值occus

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