Python 如何在某些数据帧列中查找大于/小于给定最大值的值，然后将其替换为前一行'；s的价值观？

Dataframe df有“Datetime”和“A”、“B”、“C”列，其中包含一些作为浮点值的温度：

abctemps = {"Datetime": ["2018-01-01", "2018-01-02", "2018-01-03", "2018-01-04", "2018-01-05"],
            "A": [1.0,4.5,8.0,11.1,100.2],
            "B": [-5.0,-18.1,-7.3,-5000.3,-21.5],
            "C": [4,87,3.0,7,81]}
df = pd.DataFrame(abctemps)
df

    Datetime    A        B      C
0   2018-01-01  1.0     -5.0    4.0
1   2018-01-02  4.5     -18.1   87.0
2   2018-01-03  8.0     -7.3    3.0
3   2018-01-04  11.1    -5000.3 7.0
4   2018-01-05  100.2   -21.5   81.0

列A、B和C包含温度，但某些值明显太大（或太小）不真实（100.2，-5000.3，87，81），因此我想用前一个值替换它们（或者下一个值，如果前一个值不存在的话？同一列中的值。例如，在A列中，100.2将替换为11.1。或在B列中，-5000.3和-7.3

所需的输出如下所示：

    Datetime    A        B      C
0   2018-01-01  1.0     -5.0    4.0
1   2018-01-02  4.5     -18.1   4.0
2   2018-01-03  8.0     -7.3    3.0
3   2018-01-04  11.1    -7.3    7.0
4   2018-01-05  11.1    -21.5   7.0

def longtozero(col, length):
    try:
        df.loc[df[col].str.len() > length, col] = df.loc[df.loc[df[col].str.len() > length, col].index[0]-1, col]
        df[col] = df[col].astype('float64')
    except:
        pass

我正在考虑一个函数：

筛选以仅显示给定列中值大于例如40的行

抓住该行的

.loc

基于该

.loc

，获取同一列中前一行的值

用前一行的值替换坏值

我该怎么做，还是有其他更好的方法？

.loc

对这有好处吗？谢谢你的帮助

编辑：我能够制作一个函数来完成这项工作：

    Datetime    A        B      C
0   2018-01-01  1.0     -5.0    4.0
1   2018-01-02  4.5     -18.1   4.0
2   2018-01-03  8.0     -7.3    3.0
3   2018-01-04  11.1    -7.3    7.0
4   2018-01-05  11.1    -21.5   7.0

def longtozero(col, length):
    try:
        df.loc[df[col].str.len() > length, col] = df.loc[df.loc[df[col].str.len() > length, col].index[0]-1, col]
        df[col] = df[col].astype('float64')
    except:
        pass

然后使用列和所需的最大长度调用函数，例如：

longtozero("A", 3)

---

您可以从检测每列中的异常值开始。以下是一种方法：

m = df.loc[:,:'C'].apply(lambda x: np.abs(x-x.mean()) <= (x.std()), axis=0)

     A      B      C
0   True   True   True
1   True   True  False
2   True   True   True
3   True  False   True
4  False   True  False

---

如果我复制粘贴第一行（m=df.loc[：，：'C'].apply（lambda x:abs（x）df，

df.loc[：，：'C']

进行切片的方式是假设datetime列位于末尾。正如您在使用df.loc[：，“A:“C”]时共享数据一样。在我给出的示例中，“datetime”“column是第一列，不是结尾？但它与“A”配合使用：“C”非常感谢您的帮助！如果有人想分享其他方法来做同样的事情，我也会感兴趣。这个解决方案中的（.abs、.std、.ffill和.bfill对我来说是全新的，我也很好奇是否可以用更多的“basic”来完成。”方法，如筛选和.loc）