填充这个dataframe,规则如下:当原值>=0,填入原值*10,否则,填入原值+100
时间: 2024-05-11 15:14:42 浏览: 10
假设原始的dataframe为df:
```
A B C
0 3 -2 5
1 -4 7 0
2 1 -6 -8
```
使用apply函数和lambda表达式可以实现上述规则:
```python
df = df.apply(lambda x: x*10 if x>=0 else x+100)
```
执行后的结果如下:
```
A B C
0 30 102 50
1 104 70 0
2 10 106 108
```
相关问题
dataframe 若大于0,则原值+10,否则原值-10
可以使用apply函数和lambda表达式来实现:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [-1, 2, 0, -3], 'B': [4, -5, 6, -7]})
df = df.apply(lambda x: x if x <= 0 else 10)
df = df.apply(lambda x: x if x >= 0 else -10)
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 -10 4
1 2 -10
2 -10 6
3 -10 -10
```
首先将大于0的值设为10,然后将小于0的值设为-10。
pd.DataFrame(dataframe3.values) train=dataframe3[:1096] test=dataframe3[1065:1096]
好的,你的第四个问题是将 "pd.DataFrame(dataframe3.values) train=dataframe3[:1096] test=dataframe3[1065:1096]" 翻译成中文吗?第一行代码是将 dataframe3 转换成 Pandas 的 DataFrame 格式,第二行代码是将 dataframe3 的前 1096 行切片并赋值给变量 train,第三行代码是将 dataframe3 的第 1065 行到第 1096 行(不包括第 1096 行)切片并赋值给变量 test。这些操作可能是用于数据的预处理或者数据集的划分。
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