Python中pandas如何将某一列大于0的数字全部置为1

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建示例数据
df = pd.DataFrame({
    'A': [3, -2, 5, 0, -1, 8],
    'B': [0, 4, -3, 2, 0, -5],
    'C': [1, 0, -2, 7, 0, 3]
})

print("原始数据:")
print(df)

# 方法1：使用布尔索引直接赋值（最常用）
df['A'] = (df['A'] > 0).astype(int)

# 方法2：使用np.where
df['B'] = np.where(df['B'] > 0, 1, df['B'])

# 方法3：使用apply（适用于复杂逻辑）
df['C'] = df['C'].apply(lambda x: 1 if x > 0 else x)

print("\n处理后的数据:")
print(df)

代码解释：

1. 方法1（推荐）：(df['A'] > 0) 生成布尔序列，.astype(int) 将 True/False 转为 1/0
2. 方法2：np.where(条件, 满足时的值, 不满足时的值)，这里保留原值不变
3. 方法3：apply 逐元素应用函数，适合需要更复杂判断的情况

如果想处理整个DataFrame所有列：

# 将所有列中大于0的值设为1
df = df.applymap(lambda x: 1 if isinstance(x, (int, float)) and x > 0 else x)

如果想处理特定多列：

cols_to_process = ['A', 'B']
df[cols_to_process] = df[cols_to_process].applymap(lambda x: 1 if x > 0 else x)

用方法一最直接。