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
使用系列。使用Series.fillna映射
如果您的列包含的字符串多于female和male，则Series。map在这种情况下将失败，因为它将为其他值返回NaN。
这就是为什么我们要用fillna来连接它
.map失败的例子:
df = pd.DataFrame({'female':['male', 'female', 'female', 'male', 'other', 'other']})
female
0 male
1 female
2 female
3 male
4 other
5 other
df['female'].map({'female': '1', 'male': '0'})
0 0
1 1
2 1
3 0
4 NaN
5 NaN
Name: female, dtype: object
对于正确的方法，我们使用fillna进行链映射，所以我们用原始列的值填充NaN:
df['female'].map({'female': '1', 'male': '0'}).fillna(df['female'])
0 0
1 1
2 1
3 0
4 other
5 other
Name: female, dtype: object
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。
如果你只有两个类，你可以使用相等运算符。例如:
df = pd.DataFrame({'col1':['a', 'a', 'a', 'b']})
df['col1'].eq('a').astype(int)
# (df['col1'] == 'a').astype(int)
输出:
0 1
1 1
2 1
3 0
Name: col1, dtype: int64
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。
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
dic = {'female':1, 'male':0}
w['female'] = w['female'].replace(dic)
.replace有一个字典作为参数，在这个字典中你可以做任何你想要或需要的事情。
