如何根据布尔条件更改熊猫数据框中的单元格
阿维·阿隆
我必须遵循数据框
。我成功从该数据帧的leap年中删除了所有2月29日，因为我打算对“ Day of year”列（使用.dt.dayofyear创建）进行分组，因此我决定忽略多余的extra年日。现在，为了按“一年中的天”列进行分组，如果该天是三月初或更晚，则必须从leap年的天数中减去1。否则，the年将具有366天而不是355天（即使删除了leap天也是如此）。
这是我的代码：
clim_rec = pd.read_csv("daily_climate_records.csv")
clim_rec['Date'] = pd.to_datetime(clim_rec['Date']) # converting "Date" column from string into datetime format
# Let's drop all leaping days by masking all Feb 29 days
feb_29_mask = ~((clim_rec.Date.dt.month == 2) & (clim_rec.Date.dt.day == 29))
clim_rec = clim_rec.where(feb_29_mask).dropna()
# Let's add new column with the "day of year" in order to group by this column
clim_rec['Day of year'] = clim_rec['Date'].dt.dayofyear
print(clim_rec.head())
#print('---------------------------------------------------')
# Now, if the year is a leap year and the dayofyear is greater than the dayofyear of Feb-29
# we subtract 1 from dayofyear. After doing that we will get values 1-365 for dayofyear
leap_year_mask = (clim_rec.Date.dt.year % 4 == 0) & ((clim_rec.Date.dt.year % 100 != 0)
|(clim_rec.Date.dt.year % 400 == 0)) & (clim_rec.Date.dt.month >=3)
clim_rec['Day of year'] = clim_rec['Day of year'].apply(lambda x: x-1) # this line is not correct
我的问题是：如何修改我的附加代码的最后一行，以便仅对根据布尔掩码条件为真的特定行应用减法
耶斯列尔
使用DataFrame.loc由Mask选择行，更好/更快的是减法1，而不是apply为避免环路（因为引擎盖使用循环下适用）：
clim_rec.loc[leap_year_mask, 'Day of year'] -= 1
像这样工作：
clim_rec.loc[leap_year_mask, 'Day of year'] = clim_rec.loc[leap_year_mask, 'Day of year']-1
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