替换大于pandas数据框中的数字的值

替换大于pandas数据框中的数字的值

你可以用

apply

与

list comprehension

：

df1['A'] = df1['A'].apply(lambda x: [y if y <= 9 else 11 for y in x])print (df1)          A2017-01-01 02:00:00  [11, 11, 11]2017-01-01 03:00:00    [3, 11, 9]

更快的解决方案是先转换为

numpyarray

，然后使用

numpy.where

：

a = np.array(df1['A'].values.tolist())print (a)[[33 34 39] [ 3 43  9]]df1['A'] = np.where(a > 9, 11, a).tolist()print (df1)          A2017-01-01 02:00:00  [11, 11, 11]2017-01-01 03:00:00    [3, 11, 9]