将 function 应用于 dataframe 的每一列

Question

我有一个 dataframe 数字从 1 到 13（每个数字都是一个位置）。 作为索引，我设置了一个时间线，表示 24 小时内 2 分钟的时间步长（720 行）。 每列代表一个人。 所以我在 2 分钟的时间步长中有 24 小时的位置列。

我正在尝试将此数字转换为二进制（如果是 13，我想要 1，否则为 0）。 但是当我尝试应用 function 时出现错误：

The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

这是代码：

import pandas as pd
from datetime import timedelta
df = pd.read_csv("dataset_belgium/all_patterns_2MINS.csv", encoding="utf-8")
df = df.transpose()

df.reset_index(drop=True, inplace=True)


timeline = []
for timestep in range(len(df.index)):
    time = timedelta(seconds=timestep*2*60)
    time = str(time)
    timeline.append(time)


tl = pd.DataFrame(timeline)
tl.columns = ['timeline']

df=df.join(tl, how='left')

df = df.set_index('timeline')
#df.drop(['0:00:00'])

def to_binary(element):
    if element == 13:
        element = 1
    else:
        element = 0
    return element

binary_df = df.apply(to_binary)

另外我想消除第一行，即索引（'0：00：00'）之一，因为它不包含从1到13的数字。提前致谢！

Answer 1

正如您在标题中所说，您将 function 应用于数据框的每一列。 所以你所说的 function 中的element实际上是一整列。 这就是if element == 13:行引发错误的原因。 Python 不知道整列等于一个数字意味着什么。 一个直接的解决方案是使用 for 循环：

def to_binary(column):
    for element in column:
        if element == 13:
            element = 1
        else:
            element = 0
    return column

但是，这仍然不能解决更基本的问题，即 function 实际上并没有改变任何具有持久效果的东西，因为它只使用局部变量。

一种简单的替代方法是使用 pandas replace方法，它允许您用其他值显式替换任意值：

df.replace([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13], 
           [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,  0,  0,  0,  1], 
           inplace=True)

要删除第一行，您可以使用df = df[1:] 。