Замена данных в существующем DataFrame по условию

Question

В DataFrame есть список комнат от 0 до 19. Необходимо привеси его в соответствие.
Все данные с значениями комнат = 0 убрать из DataFrame, а все данные с комнатами > 4 включить, заменить на 4.

Пробовал несколько методов:

data["rooms"] = data["rooms"].drop(np.where(data['rooms'] == 0)[0])
data["rooms"] = data[data["rooms"] >= 4 ].replace((data["rooms"] >= 4), 4)

Второй:

rooms_data = data.drop(np.where(data['rooms'] == 0)[0])
def rooms_data_norma(row):
    if row['rooms'] >= 4:
        return row['rooms'] == 4
    else:
        return row['rooms']

DataFrame - образец

В итоге, удалось уйти от 0 значений, но не удалось все, что больше значения заменить на необходимое в том же DataFrame.

Необходимо: в DataFrame должно остаться только строки, где изначально не было 0 и все что больше 4 должно замениться на 4.

Может быть есть метод легче и который сработает?

Answer 1

Читаем входные данные:

In [146]: df = pd.read_csv(r"D:\download\SjdGD89n.txt")

In [147]: df
Out[147]:
    rooms
0       3
1       1
2       2
3       0
4       2
5       1
6       1
7       0
8       1
9       3
10      0
11      2
12      2
13      2
14      1
15      1
16     19
17      1
18      1
19      5
20      3
21      7
22      2
23      4
24      2
25      3
26      4
27      3
28      1
29      3

Решение:

df["rooms"] = df["rooms"].clip(0, 4)
df = df.query("rooms > 0")

Результат:

In [176]: df
Out[176]:
    rooms
0       3
1       1
2       2
4       2
5       1
6       1
8       1
9       3
11      2
12      2
13      2
14      1
15      1
16      4
17      1
18      1
19      4
20      3
21      4
22      2
23      4
24      2
25      3
26      4
27      3
28      1
29      3

БЛОГ НА HUSL

Замена данных в существующем DataFrame по условию

Ответы (1 шт):