TypeError: 'float' 对象不能用 apply lambda 迭代答案

【问题标题】：TypeError: 'float' object is not iterable with apply lambdaTypeError: 'float' 对象不能用 apply lambda 迭代
【发布时间】：2019-05-17 13:26:14
【问题描述】：

我正在尝试将条件应用于我的 pandas 数据框中的列，但出现此错误：

TypeError: 'float' object is not iterable

Cars = {'Brand': ['Honda Civic','Toyota Corolla','Ford Focus','Audi A4'],
        'Price': [22.000,25.000,27.000,35.000]
        }

Cars = DataFrame(Cars, columns= ['Brand', 'Price'])

Cars ['Price'] = Cars ['Price'].apply(lambda x: [0 if y <= 25.000 else 1 for y in x])

有什么想法吗？

【问题讨论】：

对于apply，函数的参数是容器的单个元素。换句话说，你只需要lambda x: 0 if x <= 25.000 else 1，而不是lambda x: [0 if y <= 25.000 else 1 for y in x]。

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

这里apply 是不好的选择，因为引擎盖下有循环，所以在大数据中速度很慢。更好的是使用带有numpy.where 的矢量化解决方案：

Cars ['Price'] = np.where(Cars ['Price'] <= 25.000, 0, 1)

或将innvert 条件转换为> 并将integer 转换为True/False 到0/1 的映射：

Cars ['Price'] = (Cars ['Price'] > 25.000).astype(int)

print (Cars)

            Brand  Price
0     Honda Civic      0
1  Toyota Corolla      0
2      Ford Focus      1
3         Audi A4      1

【讨论】：

【解决方案2】：

不要遍历列表，.apply applies the function 到列中的每个元素！

试试这条线：

Cars ['Price'] = Cars ['Price'].apply(lambda x: 0 if x <= 25.000 else 1)

【讨论】：

我的错我解释错了.apply的定义