Question

我需要对熊猫数据框中的每个元素应用非常简单的if / then函数。

如果 any 元素的值超过0.5，则我需要返回1。否则，我需要返回0。

使用lambda函数，这看起来真的很简单，但是每次尝试时，我都会收到错误消息：web: daphne project.asgi:application --port $PORT --bind 0.0.0.0

到目前为止，我有：

'ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()'

感谢您的帮助。

Answer 1

您应该改用applymap，因为您希望对数据框中的每个元素（而不是每一列）执行操作，apply就是这样。

df = pd.DataFrame({"A": [0.1, 0.2, 0.5, 0.6, 0.7],
                  "B": [0.75, 0.85, 0.2, 0.9, 0.0],
                  "C": [0.2, 0.51, 0.49, 0.3, 0.1]})

print(df)

      A        B       C
0   0.1     0.75    0.20
1   0.2     0.85    0.51
2   0.5     0.20    0.49
3   0.6     0.90    0.30
4   0.7     0.00    0.10

df_new = df.applymap(lambda x: 1 if x > 0.5 else 0)

print(df_new)

    A   B   C
0   0   1   0
1   0   1   1
2   0   0   0
3   1   1   0
4   1   0   0

Answer 2

如果它是二进制文件，则可以使用以下内容：

df = (df > 0.5).astype(int)

括号中的代码将生成布尔数据框，然后将其转换为整数1和0（1表示True，0表示False）

在熊猫数据框的所有元素上应用if / then条件

2 个答案: