根据条件更改pandas数据帧的所有值？

Question

考虑以下示例pandas dataframe，

     col1  col2 col3
0     1     3    9
1     2     4    0

如何在不使用for循环的情况下将所有大于0.5的值转换为1？在这个玩具示例中，结果数据框应为

     col1  col2 col3
0     1     1    1
1     1     1    0

由于

Answer 1

IIUC mask

df=df.mask(df>0.5,1)
df
Out[605]: 
   col1  col2  col3
0     1     1     1
1     1     1     0

Answer 2

或者：

(df>.5).mul(1)

输出：

  col1 col2 col3
0    1    1    1
1    1    1    0

更快：

pd.DataFrame((df.values>.5), index=df.index, columns=df.columns, dtype=np.int)

计时

%timeit df.mask(df>0.5,1)

  

100个循环，最佳3：每循环2.26 ms

%timeit (df>.5).mul(1)

  

1000个循环，最佳3：每循环1.03毫秒

%timeit pd.DataFrame((df.values>.5), index=df.index, columns=df.columns, dtype=np.int)

  

10000个循环，最佳3：每循环163μs

Answer 3

另一种选择：

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

输出：

   col1  col2  col3
0     1     1     1
1     1     1     0