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

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。

其他回答

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:

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。

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。

还有一个内置函数pd。Get_dummies用于这些类型的赋值:

w['female'] = pd.get_dummies(w['female'],drop_first = True)

这为您提供了一个有两列的数据帧，每一列对应出现在w['female']中的每个值，您可以删除其中的第一列(因为您可以从剩下的一列推断它)。新列将自动命名为您替换的字符串。

如果有两个以上可能值的分类变量，这尤其有用。这个函数创建了尽可能多的虚拟变量来区分所有情况。请注意，不要将整个数据帧分配到单个列中，相反，如果w['female']可以是'male'， 'female'或'neutral'，请执行如下操作:

w = pd.concat([w, pd.get_dummies(w['female'], drop_first = True)], axis = 1])
w.drop('female', axis = 1, inplace = True)

然后你剩下两个新的列，给你'female'的虚拟编码，你去掉了带字符串的列。

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。

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