对数据集应用函数以动态替换

Question

我有一只熊猫，它是6x3，列代表时间。你知道吗

我要在以下条件下替换值：

def substituteMin(x,n,c,k):
    if x < (1 - c)^n+sqrt(k):
        x = (1 - c)^n+sqrt(k)
    else:
        pass
    return x
df1 = df.apply(lambda x: compareMin(x, x.name))
print (df1)

其中c和k是常数。n是列名。 它给了我一个错误

"ValueError: ('The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().', u'occurred at index 1.0')"

我试图看看替换功能，但他们没有工作。你知道吗

Answer 1

这里我简化了你的代码。你知道吗

def func(x,n=0,c=1,k=2):
    if x < (1 - c)^n+sqrt(k):
        x = (1 - c)^n+sqrt(k)
    return x
df1 = df.applymap(lambda x: func(x))
print (df1)

修改：

1. ^{}替换元素。你知道吗
2. 函数名不一致：substituteMin、compareMin。你知道吗
3. 在函数（substituteMin）中，常量变量（n，c，k）只能在函数中设置。你知道吗

（你的问题中有很多可以评论和编辑的地方。目前，我没有特权。）