Python 3.x 当列数未知时，替换数据帧中特定列中的值

我是Python和stacks exchange的新手。我一直试图在特定列中用np.nan替换无效值（x12）

我不知道需要处理多少列，因此必须创建一个考虑到这一点的通用代码。但是我知道，前两列分别是id和name。我在google和stacks exchange上搜索了一个解决方案，但没有找到一个解决我具体目标的解决方案

我的问题是,；如何替换第三列及以后的值

我的数据框看起来像这样

我试过这句话：

Data[Data > 12.0] = np.nan.

Data[(Data.iloc[(range(2,Columns))] >=12) & (Data.iloc[(range(2,Columns))]<=-3)] = np.nan

这将前两列替换为nan

我试过这句话：

Data[Data > 12.0] = np.nan.

Data[(Data.iloc[(range(2,Columns))] >=12) & (Data.iloc[(range(2,Columns))]<=-3)] = np.nan

替换第2行到第6行（第7列）中的所有值显然是错误的

任何想法都将不胜感激

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达尔文上的Python 3.6.1 64位、Qt5.6.2、PyQt5 5.6

您正在寻找

applymap（）

方法

import pandas as pd
import numpy as np

# get the columns after the second one
cols = Data.columns[2:]

# apply mask to those columns
new_df = Data[cols].applymap(lambda x: np.nan if x > 12 or x <= -3 else x)

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
#获取第二列之后的列
cols=Data.columns[2:]
#对这些列应用掩码
new_df=Data[cols].applymap（lambda x:np.nan如果x>12或x，则可以通过使用和切片所需的列来为数据帧的特定列设置值。然后，我们可以使用

使用一些随机数据的一个简短示例

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(4,10)))


   0  1  2  3  4  5  6  7  8  9
0  7  7  9  4  2  6  6  1  7  9
1  0  1  2  4  5  5  3  9  0  7
2  0  1  4  4  3  8  7  0  6  1
3  1  4  0  2  5  7  2  7  9  9

现在，我们使用
iloc
设置要更新的区域和要更新的区域，并将索引为2的列切片到最后一列

df.iloc[:,2:] = df.iloc[:,2:].where((df < 7) & (df > 2))


对于您的数据，代码如下

Data.iloc[:,2:] = Data.iloc[:,2:].where((Data <= 12) & (Data >= -3))

因此，数据是在有条件的基础上进行检查的

Data=12
不需要使用
iloc
来获取列名。您可以简单地使用
cols=Data.columns[2:][/code>这起到了部分作用，它替换了无效值，但分割了数据帧。“new_df”dataframe只包含值，不包含所需的ID和名称列
合并数据帧，得到我最初想要的结果。是否要替换这些值并保持原始数据帧？我假设我必须用-3和12替换7和2，以达到我想要的范围。但是当我这样做时，上面的代码会用NaN替换所有值。这显然对我不起作用，但我很抱歉不熟悉Python，不一定知道我在做什么..用12替换7，用-3替换2..我认为你的操作是向后的。还要适当地更改运算符。很抱歉，我在回答中添加了一些信息。它起作用了！但为什么是“（数据<12）和（数据>-3）”而不是“（数据<-3）和（数据>12）“？这让我很困惑，我在寻找高于12而低于-3的值。此外，这是否只适用于想用NaN替换的情况，如果我想用let say x替换它们呢？啊！这很有意义，我添加了一个快速解释来解释执行该逻辑运算的正确方法。您也可以添加
。fillna（'x'））
在这一行的结尾，我们有一些简单明了的解释！非常感谢！
Data.iloc[:,2:] = Data.iloc[:,2:].where((Data >= 12) | (Data <= -3))