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
w.female.replace(to_replace=dict(female=1, male=0), inplace=True)
参见pandas.DataFrame.replace()文档。
其他回答
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
这非常紧凑:
w['female'][w['female'] == 'female']=1
w['female'][w['female'] == 'male']=0
另一个好例子:
w['female'] = w['female'].replace(regex='female', value=1)
w['female'] = w['female'].replace(regex='male', value=0)
你也可以使用apply和。get i.e.。
"菲玛"等于"菲玛"克里奥耳语(——“画”:0,可说是家常便饭”:1,.get):
w = pd.DataFrame({'female':['female','male','female']})
print(w)
Dataframe w:
female
0 female
1 male
2 female
使用apply替换字典中的值:
w['female'] = w['female'].apply({'male':0, 'female':1}.get)
print(w)
结果:
female
0 1
1 0
2 1
注意:如果数据帧中所有可能的列的值都是在字典else中定义的，那么apply with dictionary应该被使用，对于那些没有在字典中定义的列，它将为空。
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
w.replace({'female':{'female':1, 'male':0}}, inplace = True)
上面的代码将把'female'替换为1，'male'替换为0，仅在'female'列中
