如何实现用python将数据中不为0的数据变成1

您可以使用NumPy库中的where()函数实现。具体代码如下：

import numpy as np

data = # 原始数据，假设为二维数组

new_data = np.where(data != 0, 1, 0)

其中，第一个参数为条件表达式，如果满足条件则返回1，否则返回0；第二个参数为满足条件的元素替换值，这里填1；第三个参数为不满足条件的元素替换值，这里填0。最后将新数据保存在new_data变量中。

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如何实现用python将读取一张表，然后实现将数据中不为0的数据变成1

可以使用Pandas库来读取表格，并使用apply函数对数据进行操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取表格
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 定义函数：将数据中不为0的数变成1
def replace_nonzero(x):
    if x != 0:
        return 1
    else:
        return x

# 用apply函数对数据进行操作
df = df.applymap(replace_nonzero)

# 保存修改后的表格
df.to_excel('example_modified.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

注意，需要将函数作用于每个单元格上，而不是整个数据框上。因此需要使用applymap函数，而不是apply函数。同时需要格外注意数据类型，例如数据中存在字符串或其他非数值类型时，可能需要进行类型转换。

如何实现用python将读取一张表，然后实现将数据中不为空的数据变成1

可以使用 Pandas 库来实现这个功能。首先，你需要使用 `pandas.read_excel()` 或者 `pandas.read_csv()` 方法读取你的表格数据。然后，使用 `fillna()` 方法将空值填充为 0，再使用 `replace()` 方法将非空值替换为 1。下面是代码示例：

import pandas as pd

# 读取表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 填充空值为 0
df.fillna(0, inplace=True)

# 替换非空值为 1
df.replace(to_replace=[x for x in df.values if x != 0], value=1, inplace=True)

# 输出处理后的数据
print(df)

注意，此处的 `data.xlsx` 是待处理的表格文件名，需要替换成你自己的文件名。另外，如果你的表格文件是 CSV 格式的，则需要使用 `pandas.read_csv()` 方法来读取数据。