创建循环以遍历具有相同变量名的不同数据集以更改值

Question

我有4个数据集，分别是cluster\u 1、cluster\u 2、cluster\u 3和cluster\u 4。我想循环所有4个变量，将变量的值改为二进制，所以如果它们大于或等于1，那么就设置为1，如果为0，则设置为0。所有数据集都有相同的变量名。你知道吗

我不断得到错误'浮'对象是不iterable运行代码时。 binary是变量名的列表，clusti是数据集的列表。你知道吗

    for i in binary:
        print(dataset[i])
        dataset[i] = dataset[i].apply(lambda x: [y if y== 0 else 1 for y in x]) ```

Answer 1

试着用理解力来做这件事。你知道吗

根据上面的代码，dataset的结构有两种不同的情况：

1. 它是一个列表列表，例如：

   数据集=[ [0,1,2,3], [1,2,3,4], [0,0,2,1], [1,0,1,0] ]

2. 这是一个关键的清单，例如：

   数据集={ '簇1'：[0,1,2,3]， '簇2'：[1,2,3,4]， '簇3'：[0,0,2,1]， '簇4'：[1,0,1,0] }

案例1:如果您的数据集是一个列表列表，您可以通过列表理解来完成：

dataset = [[int(y != 0) for y in x] for x in dataset]

这将创建一个列表列表：

1. 外部列表理解[█ for x in dataset]评估为dataset中每个列表x的理解
2. 内部列表理解[█ for y in x]计算列表x中的每个值y。你知道吗
3. 表达式int(y != 0)是三元表达式y if y== 0 else 1的简化，因为三元表达式在Python中很笨拙。y !=0将导致布尔值False如果y==0，否则True。将其转换为int()将产生与三元逻辑相同的输出（0如果y是0，或者在所有其他情况下是1）。你知道吗

完整示例：

dataset = [
    [0,1,2,3], 
    [1,2,3,4], 
    [0,0,2,1], 
    [1,0,1,0]
]
dataset = [[int(y != 0) for y in x] for x in dataset]
print(dataset)

收益率：

[[0, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]]

案例2:如果dataset是dict，您可以使用dict理解：

dataset = {key: [int(y != 0) for y in val] for key, val in dataset.items()}

完整示例：

dataset = {
    'cluster_1': [0,1,2,3],
    'cluster_2': [1,2,3,4],
    'cluster_3': [0,0,2,1],
    'cluster_4': [1,0,1,0]
}
dataset = {key: [int(y != 0) for y in val] for key, val in dataset.items()}
print(dataset)

收益率：

{'cluster_1': [0, 1, 1, 1], 'cluster_2': [1, 1, 1, 1], 'cluster_3': [0, 0, 1, 1], 'cluster_4': [1, 0, 1, 0]}