python pandas布尔比较如何将列的每个值与整数进行比较？

Question

与熊猫快速提问。 假设我有一个pandas数据帧存储以下值

timestamp              value                                   
2000-01-03 00:00:00       25  
2000-01-03 00:30:00      -10  
2000-01-03 01:00:00      100  
2000-01-03 01:30:00     -690  
2000-01-03 02:00:00      650  
2000-01-03 02:30:00      320  
2000-01-03 03:00:00      150  
2000-01-03 03:30:00      160

我想添加一个列，如果值大于0，则填充一个where a=1

^{pr2}$

有没有一个简单的pandas语法可以做到这一点？ 我试过很多代码，这里没有postinf，因为它比任何东西都更令人困惑。。。在

谢谢！ （我正在把问题改得更清楚，对此我很抱歉…）

Answer 1

使用np.sign()方法：

In [22]: df['a'] = np.sign(df.value)

In [23]: df
Out[23]:
             timestamp  value  a
0  2000-01-03 00:00:00     25  1
1  2000-01-03 00:30:00    -10 -1
2  2000-01-03 01:00:00    100  1
3  2000-01-03 01:30:00   -690 -1
4  2000-01-03 02:00:00    650  1
5  2000-01-03 02:30:00    320  1
6  2000-01-03 03:00:00    150  1
7  2000-01-03 03:30:00    160  1
8  2000-01-03 04:00:00      0  0   # <  -

注意：np.sign-对于0值返回{}，如果您想让-1作为零值，请使用np.where()：

^{pr2}$

Answer 2

此代码应适用于：

list(trend.map(lambda x: 1 if x is True else -1))

如果不需要列表，只需删除list()。然后返回一个序列。在

如果您想处理trade：

^{pr2}$

会做同样的工作。在