python - 如何根据条件更改熊猫系列中的值

Question

我有一个只有二进制值的熊猫系列

我想在系列中隐藏它为零的值，并且它周围有一个，即基本上将 1、0、1 更改为 1、1、1。

我需要的输出是：

我在这里尝试的是创建一个 3 的滚动窗口并检查这些值是否是我需要的。有没有更好的方法来解决这个问题？

>>> window = df.rolling(3, center=True)
>>> (df[0] | window.apply(lambda x: 1 if (x == [1,0,1]).all() else 0)[0].fillna(0)).astype(int)

注意：我也尝试过移位功能。

score 3 · Accepted Answer

用于布尔shift掩码和设置1：numpy.where

m1 = df[0].shift() == 1
m2 = df[0].shift(-1) == 1
m3 = df[0] == 0

df[0] = np.where(m1 & m2 & m3, 1, df[0])

print (df)
    0
0   1
1   0
2   0
3   0
4   1
5   1
6   1
7   0
8   0
9   1
10  1
11  1
12  1
13  1
14  0

score 2 · Accepted Answer

您可以使用rolling执行一个长度为3的居中移动窗口，然后检查该列的值是否0为0，同时sum该索引处的居中移动窗口的值为2，即周围样本为1：

df['window'] = df.rolling(3, center = True).sum()
idx = df[(df.window == 2.0) & (df['0'] == 0)].index.values
df.loc[idx,'0'] = 1

print(df['0'])

0     1
1     0
2     0
3     0
4     1
5     1
6     1
7     0
8     0
9     1
10    1
11    1
12    1
13    1
14    0

score 1 · Accepted Answer

您也可以将卷积用于您的特定情况。

您可以使用以下过滤器：

[0.5, 0, 0.5]

这意味着只有当周围的位置是一个位置时，您才会获得一个位置。

然后，您可以将其用作将系列的值更改为 1 的索引。

from scipy.signal import convolve
print(df)
0     1
1     0
2     0
3     0
4     1
5     0
6     1
7     0
8     0
9     1
10    0
11    1
12    0
13    1
14    0
dtype: int64

df.iloc[convolve(df, [0.5, 0, 0.5], mode='same') == 1] = 1

print(df)

0     1
1     0
2     0
3     0
4     1
5     1
6     1
7     0
8     0
9     1
10    1
11    1
12    1
13    1
14    0

做了一点时间检查：

def check_convolve(df):
    df.iloc[convolve(df, [0.5, 0, 0.5], mode='same') == 1] = 1

def check_shifts(df):
     m1 = df.shift() == 1
     m2 = df.shift(-1) == 1
     m3 = df == 0
     df = np.where(m1 & m2 & m3, 1, df[0])


%timeit check_convolve(df)
205 µs ± 22.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

%timeit check_shifts(df)
1.16 ms ± 37.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

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