Question

我正在尝试将条件应用于我的pandas数据框中的列，但出现此错误：

TypeError: 'float' object is not iterable

Cars = {'Brand': ['Honda Civic','Toyota Corolla','Ford Focus','Audi A4'],
        'Price': [22.000,25.000,27.000,35.000]
        }

Cars = DataFrame(Cars, columns= ['Brand', 'Price'])

Cars ['Price'] = Cars ['Price'].apply(lambda x: [0 if y <= 25.000 else 1 for y in x])

有什么想法吗？

Answer 1

这里apply是不正确的选择，因为内部有循环，因此处理大数据时速度很慢。最好将向量化解决方案与numpy.where配合使用：

Cars ['Price'] = np.where(Cars ['Price'] <= 25.000, 0, 1)

将innvert的条件设为>，然后将integer到True/False的映射强制转换为0/1：

Cars ['Price'] = (Cars ['Price'] > 25.000).astype(int)

print (Cars)

            Brand  Price
0     Honda Civic      0
1  Toyota Corolla      0
2      Ford Focus      1
3         Audi A4      1

Answer 2

不要遍历该列表，.apply applies the function到列中的每个元素！

尝试以下行：

Cars ['Price'] = Cars ['Price'].apply(lambda x: 0 if x <= 25.000 else 1)

TypeError：“浮动”对象不可与应用lambda一起迭代

2 个答案: