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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'])

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解决方案：网上各种资料尝试一番