如何用单命令批量归一化Pandas DataFrame指定多列数值？

你完全可以用单条命令批量修改这两列，不需要单独处理每一列，下面是几种可行的方案：

• 利用布尔值转整数的简洁写法
  因为判断值是否大于1的结果是布尔值（True/False），而布尔值转成整数后True对应1、False对应0，刚好符合你的需求：

  df.loc[:, ['cholesterol', 'gluc']] = (df.loc[:, ['cholesterol', 'gluc']] > 1).astype(int)
  

• 使用applymap自定义转换逻辑
  如果需要更明确的判断逻辑，可以用applymap对选中的每一列的每个元素做处理：

  df.loc[:, ['cholesterol', 'gluc']] = df.loc[:, ['cholesterol', 'gluc']].applymap(lambda x: 0 if x == 1 else 1)
  

• 用np.where批量处理
  你提到的np.where也支持对整个选中的列集合操作，不需要单独写两次：

  import numpy as np
  df.loc[:, ['cholesterol', 'gluc']] = np.where(df.loc[:, ['cholesterol', 'gluc']] == 1, 0, 1)
  

以上三种方法都是通过df.loc[:, ['cholesterol', 'gluc']]选中目标列后，用单条命令完成批量修改，直接同步更新原DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ArceusLegend50