如何自定义一个函数作用在dataframe的每一个值上
def hour_exceed(df):
i=df.values
if i is np.nan:
return np.nan
elif i>200:
return 1
elif i<200:
return 0
dataframe
df15.head()
Out[21]:
time 1036A 1037A 1040A 1041A 1051A 1053A 1054A \
0 2015-01-01 00:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 2015-01-01 01:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 2015-01-01 02:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 2015-01-01 03:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 2015-01-01 04:00:00 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1057A 1062A ... 2593A 2600A 2643A 2654A 2655A 2657A 2667A \
0 NaN NaN ... NaN 32.0 NaN 9.0 9.0 3.0 8.0
1 NaN NaN ... NaN 33.0 NaN 9.0 8.0 3.0 6.0
2 NaN NaN ... NaN 23.0 NaN 8.0 8.0 2.0 5.0
3 NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN ... NaN 52.0 NaN 7.0 4.0 1.0 6.0
2688A 2689A 2708A
0 9.0 3.0 NaN
1 8.0 2.0 NaN
2 11.0 4.0 NaN
3 NaN NaN NaN
4 6.0 5.0 NaN
如何定义一个自定义函数作用在dataframe的每一个值上
如果你对这篇内容有疑问,欢迎到本站社区发帖提问 参与讨论,获取更多帮助,或者扫码二维码加入 Web 技术交流群。
绑定邮箱获取回复消息
由于您还没有绑定你的真实邮箱,如果其他用户或者作者回复了您的评论,将不能在第一时间通知您!
发布评论
评论(2)
直接用df[df<=200]=0;df[df>200]=1就好了
跟怎么定义函数没关系,调用
df.applymap()
。