将列中的-ve值替换为pandas中的NaN

丹麦文

我有df,如下所示。

Date                t_factor     
2020-02-01             5             
2020-02-03             -23              
2020-02-06             14           
2020-02-09             23
2020-02-10             -2 
2020-02-11             23          
2020-02-13             NaN            
2020-02-20             29 

       

从上面我想将t_factor列中的-ve值替换为NaN

预期产量:

Date                t_factor     
2020-02-01             5             
2020-02-03             NaN              
2020-02-06             14           
2020-02-09             23
2020-02-10             NaN 
2020-02-11             23          
2020-02-13             NaN            
2020-02-20             29
Shubham Sharma

用途Series.mask

df['t_factor'] = df['t_factor'].mask(df['t_factor'].lt(0))

或使用boolean indexing并分配np.nan

df.loc[df['t_factor'].lt(0), 't_factor'] = np.nan

结果:

         Date  t_factor
0  2020-02-01       5.0
1  2020-02-03       NaN
2  2020-02-06      14.0
3  2020-02-09      23.0
4  2020-02-10       NaN
5  2020-02-11      23.0
6  2020-02-13       NaN
7  2020-02-20      29.0

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