处理条件的数据帧-python jupyter notebook

Question

[这是我的第一篇文章，我不太喜欢编程和python。希望我能描述一下，请耐心等待：）

为了学习，我使用jupyter笔记本（numpy熊猫等）来处理和绘制我的数据。在这里，它与X射线束和Geiger-Müller计数器有关。看起来像这样：

# loading my txt
data1_1_KBr = pd.read_csv("1_1_SpektrumCuKBr_Daten.txt",skiprows=2,usecols=[0,1], 
                           names=["Winkel1_1_KBr","Rate1_1_KBr"],delimiter="\t",decimal=",")
#putting into dataframe
df1_1_KBr = pd.DataFrame(data1_1_KBr,columns=["Winkel1_1_KBr","Rate1_1_KBr"])

#this is the correction of my values
N_1_1_KBr = (df1_1_KBr.Rate1_1_KBr/(1-T*df1_1_KBr.Rate1_1_KBr))

更正仅适用于“ Rate1_1_KBr”的较高值。

处理后的数据应该是熊猫数据框或类似数据的数组，看起来就像我的原始数据一样，但条目已更正。

我尝试编写循环，但失败了。

应该是这样的（没有代码只是想法）：

如果“ Rate1_1_KBr”的值小于200，则将其放入我的新数据帧中；如果“ Rate1_1_KBr”的值大于200，则将其进行校正并随后将其放入新数据框中。

如果有人像我这样的初学者得到很好的解释，那会很棒：）

Answer 1

我不确定您是否熟悉numpy，但是可以以相同的方式对数据框使用索引。另外，代码的第二行是多余的，因为pd.read_csv返回了数据帧本身。因此，您想要的代码如下所示：

df1_1_KBr = pd.read_csv("1_1_SpektrumCuKBr_Daten.txt",skiprows=2,usecols=[0,1], 
                           names=["Winkel1_1_KBr","Rate1_1_KBr"],delimiter="\t",decimal=",")
correction_df = df1_1_KBr[df1_1_KBr.Rate1_1_KBr>200]
N_1_1_KBr = df1_1_KBr.copy()
N_1_1_KBr[correction_df.index, 'Rate1_1_KBr'] = (correction_df.Rate1_1_KBr/(1-T*correction_df.Rate1_1_KBr))

请注意，不需要使用apply，因为它比用这种方法建立索引慢得多。

也不确定T是恒定值还是数据帧的一部分。如果是前者，则此代码应该有效。

Answer 2

欢迎丹尼斯，

def proc_rate(rate, threshold, T):
    if rate<threshold:
        return rate
    else:
        return (rate/(1-T*rate))

ans = df1_1_KBr.Rate1_1_KBr.apply(proc_rate, threshold=200, T=T)

如果您想将系列写回到原始数据框中：

df1_1_KBr.loc[:, 'Rate1_1_KBr'] = df1_1_KBr.Rate1_1_KBr.apply(proc_rate, threshold=200, T=T)

您还可以过滤比率，然后应用校正方法：

sub_frame = df1_1_KBr.Rate1_1_KBr[df1_1_KBr.Rate1_1_KBr<200].apply(proc_rate, threshold=200, T=T)