在DataFrame列中设置最大值

Question

我在panda dataframe中有以下数据点：

DateTime                Data
2017-11-21 18:54:31     1
2017-11-22 02:26:48     2
2017-11-22 10:19:44     3
2017-11-22 15:11:28     6
2017-11-22 23:21:58     7
2017-11-28 14:28:28    28
2017-11-28 14:36:40     0
2017-11-28 14:59:48     1

我想应用一个函数将所有大于1的数据值转换为1： 有没有一种方法可以将以下两个lambda函数组合成一个函数（像else语句一样）？在

^{pr2}$

期望的最终结果：

^{3}$

Answer 1

带有np.clip-

df['Data'] = np.clip(df.Data.values, a_min=None, a_max=1)
df

              DateTime  Data
0  2017-11-21 18:54:31     1
1  2017-11-22 02:26:48     1
2  2017-11-22 10:19:44     1
3  2017-11-22 15:11:28     1
4  2017-11-22 23:21:58     1
5  2017-11-28 14:28:28     1
6  2017-11-28 14:36:40     0
7  2017-11-28 14:59:48     1

传递a_min=None不指定下限。在

Answer 2

您可以使用^{}：

df['Data'] = df['Data'].clip_upper(1)

或者使用^{}（^{cd3>}）作为布尔掩码，如果没有负值，则转换为^{cd4>}：

^{pr2}$

但是如果需要使用列表理解（在更大的数据框架中应该是更慢的）：

^{pr3}$

计时：

^{pr4}$