Python 替换熊猫中的多个列值

我知道如何替换数据帧中的列值

df.loc[df.column_name >= value,'column_name'] = value

我的数据框看起来像这样

col1 col2 col3高达col1000 1 2 1 1 0 3 1 1 0 1 0 1 1 1 0 0 2 1 2 2 1 0 2 2 2 0 4 4 2 2 1 4 1 2试试：

我猜您希望列中包含0和1，或者您可以执行以下操作：

df.loc[:,column_name] = np.where(df.column_name !=0, 1, 0)

---

使用lambda函数和np.where如何

df = df.apply(lambda x: np.where(x > 1, 1, x))

原始数据帧：

   col1  col2  col3  col1000
0     1     2     1        1
1     0     3     1        1
2     0     1     0        1
3     1     1     0        0
4     2     1     2        2
5     1     0     2        2
6     2     0     4        4
7     2     2     1        4
8     1     2     1        2

使用lambda函数后：

   col1  col2  col3  col1000
0     1     1     1        1
1     0     1     1        1
2     0     1     0        1
3     1     1     0        0
4     1     1     1        1
5     1     0     1        1
6     1     0     1        1
7     1     1     1        1
8     1     1     1        1

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到目前为止你都试了些什么？您计划用什么参数来替换这些值？您能添加一些数据样本吗？df.loc[df.column\u name>=value，['column\u name\u 1'，'column\u name\u 2']=value是一次性替换多个列的一种方法。如果您有很多栏，请考虑查看标记DUP上的第二个答案。

   col1  col2  col3  col1000
0     1     1     1        1
1     0     1     1        1
2     0     1     0        1
3     1     1     0        0
4     1     1     1        1
5     1     0     1        1
6     1     0     1        1
7     1     1     1        1
8     1     1     1        1