英文:
How to multiply all columns of a dataframe based on a condition?
问题
我想将数据框中小于1的所有值乘以1000。
以下是数据框的示例：
感谢您的帮助。
英文:
I want to multiply all values less than 1 in a dataframe by 1000.
Below is an example of a dataframe;
Appreciate your help.
答案1
得分: 1
for col in df.columns.tolist():
df[col] = df[col].apply(lambda x: x * 1000 if x < 1 else x, axis=1)
英文:
for col in df.columns.tolist()
df[col] = df[col].apply(lambda x: x * 1000 if x < 1, axis=1)
答案2
得分: 1
如果第一列不是数字，请使用DataFrame.iloc选择除第一列以外的所有列，并根据条件使用numpy.where将它们乘以1000或1：
df = pd.DataFrame({
'A':list('abc'),
'B':[4,-5,4],
'C':[7,8,-9],
'D':[7,1,0]})
df.iloc[:, 1:] *= np.where(df.iloc[:, 1:] < 1, 1000, 1)
print (df)
A B C D
0 a 4 7 7
1 b -5000 8 1
2 c 4 -9000 0
如果第一列是索引，请根据条件将所有列都乘以相应的值：
df = pd.DataFrame({
'B':[4,-5,4],
'C':[7,8,-9],
'D':[7,1,0]}, index=list('abc'))
df[df < 1] *= 1000
#print (df)
#输出：
# B C D
#a 4 7 7
#b -5000 8 1
#c 4 -9000 0
请注意，上述代码中的中文部分已经翻译完成，代码部分没有翻译。
英文:
If first column is not numeric use multiple all columns without first selected by DataFrame.iloc by 1000 or 1 by condition with numpy.where:
df = pd.DataFrame({
'A':list('abc'),
'B':[4,-5,4],
'C':[7,8,-9],
'D':[7,1,0]})
df.iloc[:, 1:] *= np.where(df.iloc[:, 1:] < 1, 1000, 1)
print (df)
A B C D
0 a 4 7 7
1 b -5000 8 1
2 c 4 -9000 0
If first column is index multiple all columns by condition:
df = pd.DataFrame({
'B':[4,-5,4],
'C':[7,8,-9],
'D':[7,1,0]}, index=list('abc'))
df[df < 1] *= 1000
#same like
#df[df < 1] = df[df < 1] * 1000
print (df)
B C D
a 4 7 7
b -5000 8 1
c 4 -9000 0
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