本文主要是介绍解决方案：Pandas如何用np.where将值分成两类，及处理异常值更新数据，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
文章目录
- 一、现象
- 二、解决方案
一、现象
用SQL将值分成两类，就是使用case when，来进行处理。
我平常用SQL处理数据这方面比较多，但用Pandas处理数据这方面比较少，所以一时犯了难，百度一下解决了，鉴于此，就发篇博客记录一下
二、解决方案
举个例子：
第一种方式：用pandas处理该值，当<= 0，赋值为0，反之为1，成为新字段
df['chazhi_flag'] = np.where(df['chazhi'] <= 0, '0', '1')
第二种方式：用pandas处理该值，当消费金额< 0.01，是异常值赋值为0，反之为当前值
df['money_amt'] = np.where(df['money_amt'] < 0.01, 0, df['money_amt'])
解决方案：网上各种资料尝试一番
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