dataframe取所有大于9的数改为8
时间: 2023-07-06 20:15:19 浏览: 70
好的,可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 的 applymap() 方法来实现,具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 10, 5], 'B': [12, 8, 3, 15]})
# 使用 applymap() 将所有大于 9 的数改为 8
df = df.applymap(lambda x: 8 if x > 9 else x)
# 打印修改后的 DataFrame
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 8
1 2 8
2 8 3
3 5 8
```
可以看到,所有大于 9 的数都被修改为了 8。
相关问题
将dataframe所有值大于9的数据修改为8;
可以使用以下代码实现:
```python
import pandas as pd
# 创建示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [5, 10, 15], 'B': [2, 8, 12], 'C': [4, 9, 11]})
# 将值大于9的数据修改为8
df[df > 9] = 8
# 打印修改后的 dataframe
print(df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 5 2 4
1 8 8 8
2 8 8 8
```
python修改dataframe某列中大于1500的值为0
好的,您可以使用 pandas 库来实现这个功能,示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'A': [1000, 2000, 3000, 4000],
'B': [1500, 1600, 1700, 1800]}
df = pd.DataFrame(data)
# 将列 A 中大于 1500 的值修改为 0
df.loc[df['A'] > 1500, 'A'] = 0
# 打印修改后的数据
print(df)
```
在这个示例中,我们先创建了一个包含两列数据的 DataFrame,然后使用 `df.loc` 选择了列 A 中大于 1500 的行,并将其对应的值修改为 0。最后,我们打印出修改后的 DataFrame,结果如下:
```
A B
0 1000 1500
1 0 1600
2 0 1700
3 0 1800
```
您可以根据需要修改代码中的列名和阈值。