python里面的dataframe对一整列的str数据判断是否满足条件，满足赋值为1，不满足赋值为0，怎样快速操作

您可以使用pandas库的apply()函数和lambda表达式来快速操作。具体代码如下：

df['列名'] = df['列名'].apply(lambda x: 1 if 条件满足 else 0)

请注意将代码中的“列名”替换为您实际操作的列名，并根据您的实际要求修改lambda表达式中的条件语句。

相关问题

python3 pandas 的DataFrame中某一列的数据格式为'100,456'，怎么将整列转为int

你可以使用 `pd.to_numeric` 函数来将 DataFrame 中的列转化为数值型。

例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'col': ['100,456', '200,987', '300,321']})
df['col'] = pd.to_numeric(df['col'].str.replace(',', ''))

这样就可以将 `df['col']` 中的数据转化为 int 类型了。

注意，如果有些单元格中的数据无法被转化为数值型，则会被赋值为 `NaN`。你可以使用 `df.fillna()` 函数来填充这些缺失值。

python 使用 DataFrame 将不是字符串替换为的值替换为int类型0

好的，如果您想使用 Python 的 pandas 库中的 DataFrame 将不是字符串类型的值替换为 int 类型的 0，可以使用 `applymap()` 方法和 `isinstance()` 函数结合使用实现，示例如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含不是字符串类型的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 'a', 4, 'b'], 'B': [True, False, True, False, True]})

# 定义一个函数，将不是字符串类型的值替换为 0
def replace_non_str(x):
    if not isinstance(x, str):
        return 0
    else:
        return x

# 使用 applymap() 方法应用函数
df = df.applymap(replace_non_str)

# 输出结果
print(df)

运行结果如下：

   A  B
0  0  0
1  0  0
2  a  0
3  0  0
4  b  0

以上代码中，我们通过 `isinstance()` 函数判断 DataFrame 中的每一个元素是否为字符串类型，如果不是就替换为 0，否则不变。然后使用 `applymap()` 方法应用这个替换函数，将结果重新赋值给原来的 DataFrame 变量 `df`。

需要注意的是，如果 DataFrame 中原来就包含了 float 类型的数据，需要在替换前将其转换为字符串类型，否则无法判断这些数据是否为字符串类型。如果您还有其他问题，可以随时问我。