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
时间: 2023-06-06 12:05:28 浏览: 44
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
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,并举一个简单的例子
您好,关于您提出的问题,我可以为您提供以下代码示例:
```
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'col_1': ['hello', 'world', 'python'], 'col_2': [23, 45, 67]})
# 判断col_1列中值是否为'hello',满足条件则赋值为1,否则赋值为0
df['col_1'] = df['col_1'].apply(lambda x: 1 if x == 'hello' else 0)
print(df)
```
在上述代码中,我们使用了Pandas库中DataFrame的apply函数,将一个函数应用于DataFrame的一列数据,返回一个新的Series;同时我们使用了Python中的lambda表达式,用于快速编写简单的函数。上述代码中,我们将'col_1'列中值为'hello'的行赋值为1,其余行赋值为0,最后输出了修改后的DataFrame。
希望能够帮到您!
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。