Python | Serie Pandas.mask()

La serie Pandas es un ndarray unidimensional con etiquetas de eje. No es necesario que las etiquetas sean únicas, pero deben ser de tipo hashable. El objeto admite la indexación basada en enteros y etiquetas y proporciona una gran cantidad de métodos para realizar operaciones relacionadas con el índice.

La función Pandas Series.mask()se utiliza con fines de enmascaramiento. Esta función reemplaza valores donde la condición pasada es True. De lo contrario, el valor sigue siendo el mismo.

Sintaxis: Series.mask(cond, other=nan, inplace=False, axis=Ninguno, level=Ninguno, errores=’raise’, try_cast=False, raise_on_error=Ninguno)

Parámetro:
cond: Donde cond es False, mantenga el valor original. Cuando sea Verdadero, reemplácelo con el valor correspondiente de otro.
other : las entradas donde cond es True se reemplazan con el valor correspondiente de other.
inplace : si realizar la operación en el lugar en los datos.
eje : Eje de alineación si es necesario.
level : Nivel de alineación si es necesario.

Devuelve: wh: mismo tipo que la persona que llama

Ejemplo #1: Use Series.mask()la función para reemplazar la ciudad ‘Río’ en el objeto de serie dado.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series(['New York', 'Chicago', 'Toronto', 'Lisbon', 'Rio'])
  
# Create the Index
index_ = ['City 1', 'City 2', 'City 3', 'City 4', 'City 5'] 
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

Ahora usaremos Series.mask()la función para reemplazar la ciudad ‘Río’ en el objeto de serie dado.

# replace 'Rio' with 'Tokyo'
result = sr.mask(lambda x : x =='Rio', other = 'Tokyo')
  
# Print the result
print(result)

Producción :

Como podemos ver en el resultado, la Series.mask()función ha reemplazado con éxito la ciudad ‘Río’ con ‘Tokio’ en el objeto de serie dado.
 
Ejemplo #2: Use Series.mask()la función para enmascarar todos los valores en el objeto de serie dado que son mayores a 50.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 84, 32, 10, 5, 24, 32])
  
# Print the series
print(sr)

Producción :

Ahora usaremos Series.mask()la función para enmascarar todos los valores mayores de 50 en el objeto de serie dado.

# mask values greater than 50
result = sr.mask(sr > 50)
  
# Print the result
print(result)

Salida:

como podemos ver en la salida, la Series.mask()función ha enmascarado con éxito todos los valores superiores a 50 en el objeto de serie dado.