python – 在pandas dataframe列中有条件地替换值

概述假设我有一个prandas数据帧,其列值为年龄,如df.age = {25,35,76,21,23,30} 我想做一个像这样的inplace替换： 如果df.age> = 25且df.age< = 35：    用1替换该值 其他：    用0替换该值 我试过这个df [df.age> = 7.35和df.age< = 7.45,'age'] = 0 但似乎没有用. 您还可以创建一个函数来检查您的 假设我有一个prandas数据帧,其列值为年龄,如df.age = {25,35,76,21,23,30}

我想做一个像这样的inplace替换：

如果df.age> = 25且df.age< = 35：
   用1替换该值
其他：
   用0替换该值

我试过这个df [df.age> = 7.35和df.age< = 7.45,'age'] = 0
但似乎没有用.

解决方法 您还可以创建一个函数来检查您的条件,并应用于数据框：

def condition(value):    if 25 <= value <= 35:        return 1    return 0# stealing sample from @AnandSKumar because I'm lazyIn [32]: dfOut[32]:    age0   251   352   763   214   235   30In [33]: df['age'] = df['age'].apply(condition)In [34]: dfOut[34]:    age0    11    12    03    04    05    1

或者使用一个带lambda的衬垫：

df['age'] = df['age'].apply(lambda x: 1 if 25 <=  x <= 35 else 0)

总结

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