Wie behebt man die Ersetzung von DataFrame-Spaltenwerten mithilfe von „female' in Python Pandas?

Ersetzen von Werten in einer Pandas DataFrame-Spalte

Sie möchten Werte in einer DataFrame-Spalte mit dem Namen „female“ ersetzen, die die Werte „ „weiblich“ und „männlich“. Sie haben versucht, das Code-Snippet zu verwenden:

w['female']['female']='1'
w['female']['male']='0' 

Der DataFrame bleibt jedoch unverändert. Um dieses Problem anzugehen, untersuchen wir, warum Ihr Ansatz fehlgeschlagen ist, und stellen eine Lösung bereit.

Ihr Code schlägt fehl, weil beim Zugriff auf eine DataFrame-Spalte mit ['female'] als zweitem Argument Zeilen nicht basierend auf den Spaltenwerten gefiltert werden. Stattdessen werden Zeilen ausgewählt, in denen der Index „weiblich“ ist, was in Ihrem DataFrame möglicherweise nicht vorhanden ist.

Ein korrekter Ansatz ist die Verwendung der Kartenfunktion, die eine Transformation auf jedes Element anwendet der Spalte. Sie können beispielsweise diesen Code verwenden:

w['female'] = w['female'].map({'female': 1, 'male': 0})

Dieser Code ordnet den Wert „weiblich“ auf 1 und den Wert „männlich“ auf 0 zu und ersetzt so effektiv die Spaltenwerte, während der Index erhalten bleibt. Alternativ können Sie die Ersetzungsfunktion verwenden, um ein ähnliches Ergebnis zu erzielen:

w['female'] = w['female'].replace(['female', 'male'], [1, 0])

Mit einer dieser Methoden können Sie die Werte in der Spalte „weiblich“ entsprechend Ihrer gewünschten Ausgabe erfolgreich ersetzen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie behebt man die Ersetzung von DataFrame-Spaltenwerten mithilfe von „female' in Python Pandas?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!