pandas dataframe列中值的条件替换

Question

假设我有一个pandas数据框，列值为age，如df.age={25，35，76，21，23，30}

我想做这样的就地更换：

如果df.age>；=25且df.age<；=35： 将该值替换为1 其他： 将该值替换为0

我试过这个df[df.age>；=7.35，df.age<；=7.45，'age']=0 但似乎没用。

Answer 1

可以根据条件将序列与值（25/35）进行比较，然后使用astype(int)将True/False值转换为1/0。示例-

df['age'] = ((25 <= df['age']) & (df['age'] <= 35)).astype(int)

演示-

In [2]: df = pd.DataFrame([[25], [35], [76], [21], [23], [30]],columns=['age'])

In [3]: df
Out[3]:
   age
0   25
1   35
2   76
3   21
4   23
5   30

In [6]: ((25 <= df['age']) & (df['age'] <= 35)).astype(int)
Out[6]:
0    1
1    1
2    0
3    0
4    0
5    1
Name: age, dtype: int32

Answer 2

您还可以创建一个函数来检查您的条件，并应用于数据帧：

def condition(value):
    if 25 <= value <= 35:
        return 1
    return 0

# stealing sample from @AnandSKumar because I'm lazy
In [32]: df
Out[32]: 
   age
0   25
1   35
2   76
3   21
4   23
5   30

In [33]: df['age'] = df['age'].apply(condition)

In [34]: df
Out[34]: 
   age
0    1
1    1
2    0
3    0
4    0
5    1

---

或者对lambda使用一个行：

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