如果需要，迭代 Pandas 系列中的值以替换值

Question

我正在尝试通过 熊猫系列迭代。

如果 '% Renewable' 列中的值大于 '% Renewable' 列的 median，则该值应在新列 'HighRenew' 中分配给 1。否则，该值应保持原样。

新系列'HighRenew'中每一项的值应根据条件是否满足而变化。

for value in Reducedset['% Renewable']: 
    if value >= Reducedset['% Renewable'].median():
       Reducedset['HighRenew'] = 1 
    else:
       Reducedset['HighRenew'] = value       

但是，当 if 循环满足条件时，我只想修改系列中的特定值/元素，而不是整个系列。

谁能给我一些建议？

Answer 1

您可以改用布尔变量。

median_value = Reducedset['% Renewable'].median()
Reducedset['% Renewable'][Reducedset['% Renewable'] > median_value] = 1

Answer 2

IIUC 您希望创建一个新列（或修改现有列）以在该值小于中位数时从另一列获取值，如果该值大于或等于则为 1。它可以简单地完成：

Reducedset['HighRenew'] = Reducedset['% Renewable']
Reducetset.loc[Reducedset['% Renewable'] < Reducedset['% Renewable'].median(), 'HighRenew'] = 1

或者，您可以使用np.where 一次性完成：

Reducedset['HighRenew'] = np.where(Reducedset['% Renewable'] >= Reducedset['% Renewable'].median(),
                                   1, Reducedset['% Renewable'])

Answer 3

你可以这样做

# The median can be calculated just once
median = Reducedset["% Renewable"].median()

for idx,row in Reducedset.iterrows():
    value = row["% Renewable"]
    if value >= median:
        df.iloc[idx,"% Renewable"] = 1
    # No need to re-assing the value if the condition is not met

我假设Reduceset 是您的pandas.dataframe。另外，我是在进入循环之前计算中位数，否则每次满足循环内的条件时，中位数都会发生变化。

希望这会有所帮助，让我知道进展如何！ :D