Python列表推导式语法错误：将DataFrame列值按条件转0/1

你的代码存在两个问题：

• 列表推导式语法逻辑错误：你把三元表达式的顺序写反了，正确的分支判断要放在循环遍历的前面，后面的if是用来过滤元素的，不能用来做分支赋值。
• 遍历对象错误：直接遍历df拿到的是列名，而非col1里的数值，应该遍历df['col1']。

修正方案 #

方案1：修正列表推导式 #

先写出正确的列表推导式，再转成DataFrame：

import pandas as pd

# 假设原始df已定义
df = pd.DataFrame({'col1': [-12, -64, 24, 2, 6, 75, 3, 10, 42, 15, 14]})

# 修正后的代码
df_new = pd.DataFrame({'col1': [1 if x > 15 else 0 for x in df['col1']]})

方案2：用Pandas矢量化操作（更高效） #

Pandas支持批量数值判断，比列表推导式更适配DataFrame场景，处理大数据时速度更快：

# 先判断每个值是否大于15，再将布尔值转为整数（True→1，False→0）
df_new = df['col1'].gt(15).astype(int).to_frame()

也可以用apply方法实现：

df_new = df['col1'].apply(lambda x: 1 if x > 15 else 0).to_frame()

运行任意一种代码，都能得到预期结果：

col1
0      0
1      0
2      1
3      0
4      0
5      1
6      0
7      0
8      1
9      0
10     0

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Strovic