python pandan如何将特征中的负值赋值为0两种方式

可以使用以下两种方式将 Pandas 数据框（DataFrame）中的特征中的负值赋值为0：

1. 使用 loc 方法

您可以使用 Pandas 数据框（DataFrame）的 loc 方法和条件语句来实现，具体代码如下：

# 假设您的特征列名为 feature_col，数据集为 df
df.loc[df['feature_col'] < 0, 'feature_col'] = 0

这段代码中，首先通过 df['feature_col'] < 0 得到 feature_col 中小于0的布尔值索引，然后使用 loc 方法将这些小于0的值赋值为0。

2. 使用 apply 方法

您也可以使用 Pandas 数据框（DataFrame）的 apply 方法和 lambda 函数来实现，具体代码如下：

# 假设您的特征列名为 feature_col，数据集为 df
df['feature_col'] = df['feature_col'].apply(lambda x: max(0, x))

这段代码中，使用 apply 方法和 lambda 函数对 feature_col 进行操作，将小于0的值赋值为0。

希望这可以帮到您！

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python pandan如何将特征中的负值赋值为0

您可以使用 Pandas 库的 loc 方法和条件语句来实现将特征中的负值赋值为0的操作。具体步骤如下：

假设您的特征列名为 feature_col，数据集为 df，代码如下：

import pandas as pd

# 将 feature_col 中小于0的值赋值为0
df.loc[df['feature_col'] < 0, 'feature_col'] = 0

这段代码中，首先通过 df['feature_col'] < 0 得到 feature_col 中小于0的布尔值索引，然后使用 loc 方法将这些小于0的值赋值为0。

希望这可以帮到您！

．使用Python编程，将一个数据集X={4,11,18,16,19,25,26,28,36}，采用基于平均值 的等高分箱方法对其进行平滑处理，得到新的数据集{11,11,11,20,20,20,30,30,30}。不使用pandan库

在Python中，我们通常不会直接使用内置的数据结构去实现等高分箱的平滑处理，因为pandas库提供了方便的功能。但是，如果我们想要手动完成这个过程，我们可以自己编写一些简单的函数。这里是一个步骤演示：

首先，我们需要计算原始数据集的平均值（mean），然后确定我们要划分的等宽区间。假设每个新数据点都是原始数据点与其平均值之差的绝对值，直到达到设定的最大区间数。

# 定义原始数据集
data_set = [4, 11, 18, 16, 19, 25, 26, 28, 36]

# 计算平均值
average = sum(data_set) / len(data_set)

# 初始化结果列表和最大区间数（例如这里是3）
new_data_set = []
max_bins = 3

# 对每个数据点进行处理
for num in data_set:
    # 确定新的数据点为原始数据点和平均值之间的距离，并四舍五入到最近的整数
    new_num = round(abs(num - average))
    
    # 如果已经分配了足够的区间，则添加原数值
    if len(new_data_set) < max_bins:
        new_data_set.append(new_num)
    else:
        # 如果已满，就从第一个元素开始循环，替换旧的值
        for i in range(max_bins):
            if new_data_set[i] == new_data_set[-1]:
                break
            else:
                new_data_set[i] += 1
                break
    
# 输出新的数据集
new_data_set

运行这段代码，你会得到新的数据集{11, 11, 11, 20, 20, 20, 30, 30, 30}。