替换pandas数据框架中的列值

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

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。

其他回答

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.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

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:

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。

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

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