Pandas使用mask和df.where时如何对符合条件的值执行乘法替换

你可以通过以下两种常用方法实现需求：

方法1：布尔索引直接赋值（最简单直观） #

直接对符合mask条件的单元格执行乘法运算赋值即可：

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame([[0.0, 0.0], [3.0, 0.0]])
mask = (df != 0.0)

# 符合条件的数值乘0.5
df[mask] *= 0.5

方法2：使用mask方法实现链式调用 #

如果你需要链式操作不修改原始DataFrame，可以用pandas自带的mask方法（和where逻辑相反，条件为True时替换为指定值）：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[0.0, 0.0], [3.0, 0.0]])
mask = (df != 0.0)

# 链式操作生成新DataFrame
df = df.mask(mask, df * 0.5)

两种方法执行后得到的结果都符合你的预期：

0    1
0  0.0  0.0
1  1.5  0.0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者8-Bit Borges