python将datafrmae中大于100的数字值全部置为无效，请使用lamaba

可以使用以下lambda表达式来实现将DataFrame中大于100的数字值全部置为无效（NaN）：

df = df.apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce')).where(lambda x: x <= 100, np.nan)

这个lambda表达式的第一个部分将DataFrame中所有的值转换为数字，如果转换错误则将其置为NaN。第二个部分使用了where()方法，将值大于100的部分置为NaN。最终的结果是一个所有大于100的数字值都被置为NaN的DataFrame。请注意，字符串值或其他无法转换为数字的值也会被置为NaN。

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python将datafrmae中大于100的值全部置为无效，请使用lamaba

可以使用以下lambda表达式来实现将DataFrame中大于100的值全部置为无效（NaN）：

df = df.apply(lambda x: pd.to_numeric(x, errors='coerce')).where(lambda x: x <= 100, np.nan)

这个lambda表达式的第一个部分将DataFrame中所有的值转换为数字，如果转换错误则将其置为NaN。第二个部分使用了where()方法，将值大于100的部分置为NaN。最终的结果是一个所有大于100的值都被置为NaN的DataFrame。

python实现将列表中大于零的元素置为1

可以使用列表推导式来实现这个功能。代码如下：

lst = [-1, 3, 5, -2, 0, 4]
new_lst = [1 if x > 0 else x for x in lst]
print(new_lst)

输出结果：

[-1, 1, 1, -2, 0, 1]

代码中，首先定义了一个列表 `lst`，包含了不同的整数。然后使用列表推导式，对列表中大于零的元素进行判断，如果大于零，则将其置为1，否则保持不变。最后将得到的新列表输出。