我有一个很大的数据帧,它看起来如下所示:
df1['A'].ix[1:3]
2017-01-01 02:00:00 [33, 34, 39]
2017-01-01 03:00:00 [3, 43, 9]
我想用11替换每个大于9的元素.
因此,上面示例的期望输出是:
df1['A'].ix[1:3]
2017-01-01 02:00:00 [11, 11, 11]
2017-01-01 03:00:00 [3, 11, 9]
编辑:
我的实际数据帧大约有20,000行,每行都有大小为2000的列表.
有没有办法对每一行使用numpy.minimum
函数?我想它会比list comprehension
方法更快吧?