时间:2021-05-22
在数据处理过程中,经常会出现对某列批量做某些操作,比如dataframe df要对列名为“values”做大于等于30设置为1,小于30设置为0操作,可以这样使用dataframe的apply函数来实现,
具体实现代码如下:
def fun(x): if x >= 30: return 1 else: return 0 values= feature['values'].apply(lambda x: fun(x))具体的逻辑可以修改fun函数来实现,但是按照某些条件选择列不是这种实现方法,如有需求,请自己百度。
以上这篇对pandas将dataframe中某列按照条件赋值的实例讲解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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query()函数简介pandas的query()方法是基于DataFrame列的计算代数式,对于按照某列的规则进行过滤的操作,可以使用query方法。代码示例
约定:importpandasaspdDataFrame对象的列和索引之间的转化我们常常需要将DataFrame对象中的某列或某几列作为索引,或者将索引转化为对
背景:dataFrame的数据,想对某一个列做逻辑处理,生成新的列,或覆盖原有列的值下面例子中的df均为pandas.DataFrame()的数据1、增加新列,
用pandas中的DataFrame时选取行或列:importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSereis,D
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