如何根据另一个DataFrame的布尔值将DataFrame中的值置零

假设有两个尺寸完全相同的DataFrame：

• 数值型DataFrame：

d1 = {'values1': [1, 1,2,2], 'values2': [10, 50,200,100]}
df1 = pd.DataFrame(data=d1)

• 布尔型DataFrame：

d2 = {'boolean1': [True, False,True,True], 'boolean2': [False, False,False,True]}
df2 = pd.DataFrame(data=d2)

需要实现的需求是：将df1中对应df2里值为True的位置替换为0，最终期望得到的结果如下：

r = {'values1': [0, 1,0,0], 'values2': [10, 50,200,0]}
result = pd.DataFrame(data=r)

解法1：直接通过布尔索引赋值 #

利用Pandas的布尔索引特性，直接定位df2中True对应的位置，将df1的这些位置设为0：

df1[df2] = 0

执行这段代码后，原df1会被直接修改为目标结果。

解法2：使用where方法生成新DataFrame #

如果不想修改原df1，可以用where方法保留df2为False的位置的值，其余替换为0，返回新的DataFrame：

result = df1.where(~df2, 0)

~df2表示对布尔值取反，即保留df2中False对应的df1值，其他位置替换为0。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ryszard Eggink