根据条件替换数据框中的值

Question

我正在python中使用带有百分比列的Dataframe。我想用“ Likely”替换大于50％的值，而不用“ Not-Likely”替换小于50％的值。

以下是我找到的选项：

df.apply
df.iterrows
df.where

这适用于df.iterrows：

for index, row in df.iterrows():
if row['Chance']>0.50:
    df.loc[index, 'Chance']='Likely'
else:
    df.loc[index, 'Chance']='Not-Likely'

但是，我读到这不是“更新”值的最佳方法。

您将如何使用其他方法执行此操作，您会推荐哪种方法？另外，如果您知道其他方法，请分享！谢谢

Answer 1

试一下。

import numpy as np

df['Chance'] = np.where(df['Chance'] > 0.50, 'Likely', 'Not-Likely')

这将使'Not-Likely'等于0.5。

作为一个旁注，据说.itertuples()比.iterrows()快10倍，zip快100倍。