我试图替换一个数据框架的一列的值。列('female')只包含值'female'和'male'。
我尝试过以下方法:
w['female']['female']='1'
w['female']['male']='0'
但收到的是与之前结果完全相同的副本。
理想情况下，我希望得到类似于以下循环元素的输出。
if w['female'] =='female':
w['female'] = '1';
else:
w['female'] = '0';
我已经查看了gotchas文档(http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/gotchas.html)，但不明白为什么什么都没有发生。
任何帮助都将不胜感激。
当前回答
轻微的变化:
w.female.replace(['male', 'female'], [1, 0], inplace=True)
其他回答
如果我没理解错的话，你想要这样的东西:
w['female'] = w['female'].map({'female': 1, 'male': 0})
(这里我将值转换为数字，而不是包含数字的字符串。你可以把它们转换成“1”和“0”，如果你真的想，但我不知道为什么你想这样做。)
你的代码不能工作的原因是因为在列上使用['female'] (w['female']['female']中的第二个'female')并不意味着“选择值为'female'的行”。这意味着选择索引为“female”的行，而这些行在你的DataFrame中可能没有。
我认为，在答案应该指出哪种类型的对象，你得到的所有方法上面建议:它是系列或数据帧。
当你看到w。female的专栏。或者w[[2]](其中，假设2是你的列的数字)，你会得到DataFrame。 在这种情况下，你可以使用DataFrame方法，比如。replace。
当你使用。loc或iloc时，你会返回Series，而Series没有。replace方法，所以你应该使用apply, map等方法。
w.female = np.where(w.female=='female', 1, 0)
如果有人在寻找一个麻木的解决方案。这对于基于条件替换值非常有用。if和else条件都是np.where()中固有的。使用df.replace()的解决方案可能是不可行的，如果列包含除'male'之外的许多唯一值，所有这些值都应该替换为0。
另一种解决方案是连续使用df.where()和df.mask()。这是因为它们都没有实现else条件。
w.female.where(w.female=='female', 0, inplace=True) # replace where condition is False
w.female.mask(w.female=='female', 1, inplace=True) # replace where condition is True
你可以使用loc编辑一个数据帧的子集:
df.loc[<row selection>, <column selection>]
在这种情况下:
w.loc[w.female != 'female', 'female'] = 0
w.loc[w.female == 'female', 'female'] = 1
pandas中还有一个叫做factorize的函数，您可以使用它自动完成这类工作。它将标签转换为数字:['male'， 'female'， 'male'] ->[0,1,0]。更多信息请看这个答案。
