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フラグが "1"の場合、データをNaNに変換する最も速い方法は何ですか?Python Pandas Dataframe - フラグが '1'の場合、データをNaNに変換する最も速い方法は何ですか?
データとフラグを示すデータフレームがあります。 これらのフレームは数百の列と50万のレコード数を持っています。
df
S_1 S_2 ... S_n
2016-01-01 00:00 5.6 0.4 ... 6.7
2016-01-01 00:00 5.5 0.2 ... 6.6
2016-01-01 00:00 5.0 0.2 ... 6.7
....
2016-12-31 23:57 5.4 0.3 ... 6.7
2016-12-31 23:58 5.9 0.3 ... 6.8
2016-12-31 23:59 5.1 0.4 ... 7.0
flag_table
S_1 S_2 ... S_n
2016-01-01 00:00 0 0 ... 1
2016-01-01 00:00 0 0 ... 0
2016-01-01 00:00 1 0 ... 0
....
2016-12-31 23:57 1 0 ... 0
2016-12-31 23:58 1 0 ... 1
2016-12-31 23:59 1 0 ... 0
これは私が取得したいテーブルです:
df
S_1 S_2 ... S_n
2016-01-01 00:00 5.6 0.4 ... NaN
2016-01-01 00:00 5.5 0.2 ... 6.6
2016-01-01 00:00 NaN 0.2 ... 6.7
....
2016-12-31 23:57 NaN 0.3 ... 6.7
2016-12-31 23:58 NaN 0.3 ... NaN
2016-12-31 23:59 NaN 0.4 ... 7.0