将条件语句应用于数据框的所有值答案

【问题标题】：Applying a conditional statement to all value of a dataframe将条件语句应用于数据框的所有值
【发布时间】：2017-09-08 17:25:35
【问题描述】：

我有一个包含多个列和索引的数据框，如果值为正，我想将每个值替换为 1，否则替换为 -1。
这是我尝试执行的方法，但失败了，并且出现以下错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

还有很多其他帖子有同样的错误，但我读过的没有一个有帮助。

这是我的代码：

        numeric_cols = [col for col in df1 if df1[col].dtype.kind != 'O']
        if df1[numeric_cols] > 0:
            df1[numeric_cols] = 1
        else:
            df1[numeric_cols] = -1

【问题讨论】：

标签： python pandas if-statement dataframe

【解决方案1】：

df1[numeric_cols] 为您提供数据集中所有行的 numeric_cols，因此您无需逐行查看数据。

df1[numeric_cols] = df1[numeric_cols].apply(lambda x : 1 if x > 0 else -1)

应该可以。

类似于Replace an entry in a pandas DataFrame using a conditional statement

【讨论】：

【解决方案2】：

.apply 会很慢。你打赌只做两个操作：

df = pd.DataFrame([[1,2,3],[1,5,2],[2,3,1]])
print df

   0  1  2
0  1  2  3
1  1  5  2
2  2  3  1    

df[df<3]=0
df[df>=3]=1

print df

   0  1  2
0  0  0  1
1  0  1  0
2  0  1  0

【讨论】：