使用：
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
a = pd.read_csv('file.csv', na_values=['-9999.0'], decimal=',')
a.index = pd.to_datetime(a[['Year', 'Month', 'Day', 'Hour', 'Minute']])
pd.options.mode.chained_assignment = None
データフレームは次のようなものです。
Index A B C D
2016-07-20 18:00:00 9 4.0 NaN 2
2016-07-20 19:00:00 9 2.64 0.0 3
2016-07-20 20:00:00 12 2.59 0.0 1
2016-07-20 21:00:00 9 4.0 NaN 2
主な目的は、たとえば、A列の値が9で、D列の値が同時に2の場合に、np.nanを行全体に設定することです。
出力期待値
Index A B C D
2016-07-20 18:00:00 NaN NaN NaN NaN
2016-07-20 19:00:00 9 2.64 0.0 3
2016-07-20 20:00:00 12 2.59 0.0 2
2016-07-20 21:00:00 NaN NaN NaN NaN
誰かが助けてくれたらありがたいです。
オプション1
これは@Jezraelのmaskソリューションの反対です。
a.where(a.A.ne(9) | a.D.ne(2))
A B C D
Index
2016-07-20 18:00:00 NaN NaN NaN NaN
2016-07-20 19:00:00 9.0 2.64 0.0 3.0
2016-07-20 20:00:00 12.0 2.59 0.0 1.0
2016-07-20 21:00:00 NaN NaN NaN NaN
オプション2
pd.DataFrame.reindex
a[a.A.ne(9) | a.D.ne(2)].reindex(a.index)
A B C D
Index
2016-07-20 18:00:00 NaN NaN NaN NaN
2016-07-20 19:00:00 9.0 2.64 0.0 3.0
2016-07-20 20:00:00 12.0 2.59 0.0 1.0
2016-07-20 21:00:00 NaN NaN NaN NaN
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