Python 如果使用链条，请更换_

我试图在pandas中编写一个类似于dplyr/magrittr的链式操作，其中一个步骤包括一个replace if命令

在R中，这将是：

mtcars %>%
     mutate(mpg=replace(mpg, cyl==4, -99)) %>%
     as.data.frame()

在python中，我可以执行以下操作：

data = pd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/ZeccaLehn/4e06d2575eb9589dbe8c365d61cb056c/raw/64f1660f38ef523b2a1a13be77b002b98665cdfe/mtcars.csv')\
         .rename(columns={'Unnamed: 0':'brand'}, inplace=True)
data.loc[df.cyl == 4, 'mpg'] = -99 

但我更希望这是一条链的一部分。我找不到熊猫的替代品，这让我很困惑。我正在寻找类似于：

data = pd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/ZeccaLehn/4e06d2575eb9589dbe8c365d61cb056c/raw/64f1660f38ef523b2a1a13be77b002b98665cdfe/mtcars.csv')\
         .rename(columns={'Unnamed: 0':'brand'}, inplace=True) \
         .replace_if(...)

---

在一个链中做起来很简单。确保不要在链中使用

inplace=

，因为它不会将数据帧返回到链中的下一个对象

(pd.read_csv('https://gist.githubusercontent.com/ZeccaLehn/4e06d2575eb9589dbe8c365d61cb056c/raw/64f1660f38ef523b2a1a13be77b002b98665cdfe/mtcars.csv')
    .rename(columns={'Unnamed: 0':'brand'})
    .assign(mpg=lambda dfa: np.where(dfa["cyl"]==4, -99, dfa["mpg"]))
)

---

使用

Series.where

或

numpy.where

与

DataFrame.assign

同时，不要在链中使用

inplace=True

。在链中

where

或

assign

将如何工作？因为读取发生在同一个操作上，所以很难引用所需的内容。在这种情况下，我认为“想要链”使这个操作复杂得多，而不是将其拆分。@ALollz with

lambda

。。？并使用

掩码

。链接类似

.assign（mpg=lambda x:x['mpg'].mask（x['cyl']==4，-99））

或更简单的

.assign（mpg=lambda x:np.where（x.cyl==4，-99，x.mpg））