如何将df列中的多个值更改为np.nan公司，基于其他列中的条件？

Question

我没有太多的编码经验，这是我的第一个问题，所以请耐心等待我。我需要找到一种方法将一列的多个值更改为np.nan公司，基于另一列中的条件。因此，我创建了所需列“Vorgabe”和“Temp”的副本。你知道吗

每当“Grad”中的值不是0时，我想将“Vorgabe”和“Temp”中定义区域中的值更改为np.nan公司. 你知道吗

print(df)  

    OptOpTemp  OpTemp  BSP  Grad  Vorgabe  Temp
0        22.0    20.0    5   0.0     22.0  20.0
1        22.0    20.5    7   0.0     22.0  20.5
2        22.0    21.0    8   1.0     22.0  21.0
3        22.0    21.0    6   0.0     22.0  21.0
4        22.0    23.5    7   0.0     22.0  20.0
5        23.0    21.5    1   0.0     23.0  21.5
6        24.0    22.5    3   1.0     24.0  22.5
7        24.0    23.0    4   0.0     24.0  23.0
8        24.0    25.5    9   0.0     24.0  25.5

所以我想实现这样的目标：

    OptOpTemp  OpTemp  BSP  Grad  Vorgabe  Temp
0        22.0    20.0    5   0.0     22.0  20.0
1        22.0    20.5    7   0.0     nan   nan      <-one row above
2        22.0    21.0    8   1.0     nan   nan
3        22.0    21.0    6   0.0     nan   nan      <-one row among
4        22.0    23.5    7   0.0     22.0  20.0
5        23.0    21.5    1   0.0     nan   nan
6        24.0    22.5    3   1.0     nan   nan
7        24.0    23.0    4   0.0     nan   nan
8        24.0    25.5    9   0.0     24.0  25.5

有人能解决我的问题吗？你知道吗

编辑：我可能不清楚。目标是将定义区域中“Vorgabe”和“Temp”中的每个值都更改为nan。在我的示例中，区域将是上面的一行，其中包含1.0的行，以及中间的一行。所以不仅是1.0所在的行，还有上面和下面的行。你知道吗

Answer 1

你可以用numpy.where。你知道吗

import numpy as np

df['Vorbage']=np.where(df['Grad']!=0, df['OptOpTemp'], np.nan)
df['Temp']=np.where(df['Grad']!=0, df['OpTemp'], np.nan)