데이터 프레임의 한 열에있는 값을 바꾸려고합니다. 열 ( 'female')에는 'female'및 'male'값만 포함됩니다.
나는 다음을 시도했다.
w['female']['female']='1'
w['female']['male']='0' 그러나 이전 결과와 동일한 사본을받습니다.
이상적으로 다음과 같은 루프와 비슷한 출력을 얻고 싶습니다.
if w['female'] =='female':
w['female'] = '1';
else:
w['female'] = '0';gotchas 문서 ( http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/gotchas.html )를 살펴 보았지만 아무런 일이 발생하지 않는 이유를 알 수 없습니다.
도움을 주시면 감사하겠습니다.
답변:
내가 올바르게 이해하면 다음과 같은 것을 원합니다.
w['female'] = w['female'].map({'female': 1, 'male': 0})(여기서 숫자를 포함하는 문자열 대신 값을 숫자로 변환합니다. 원하는 경우 "1"and 로 변환 할 수 "0"있지만 왜 원하는지 잘 모르겠습니다.)
사용하기 때문에 코드가 작동하지 않는 이유는 ['female']컬럼에 (두 번째 'female'당신의가 w['female']['female']) 없습니다 평균 "값이 '여성'인 행을 선택"을 수행합니다. 그것은 인덱스 가 '여성'인 행을 선택하는 것을 의미하며 , 그 중 DataFrame에는 없을 수 있습니다.
loc을 사용하여 데이터 프레임의 서브 세트를 편집 할 수 있습니다.
df.loc[<row selection>, <column selection>]이 경우 :
w.loc[w.female != 'female', 'female'] = 0
w.loc[w.female == 'female', 'female'] = 1w.female.replace(to_replace=dict(female=1, male=0), inplace=True)pandas.DataFrame.replace () docs를 참조하십시오 .
당신은 또한 사용할 수 있습니다 apply로 .get즉,
w['female'] = w['female'].apply({'male':0, 'female':1}.get):
w = pd.DataFrame({'female':['female','male','female']})
print(w)데이터 프레임 w:
female
0 female
1 male
2 femaleapply사전에서 값을 바꾸는 데 사용 :
w['female'] = w['female'].apply({'male':0, 'female':1}.get)
print(w)결과:
female
0 1
1 0
2 1 참고 : apply 데이터 프레임에서 가능한 모든 열 값이 사전에 정의되어있는 경우 사전을 사용해야합니다. 사전에 정의되지 않은 값은 비어 있습니다.
이것은 매우 컴팩트합니다.
w['female'][w['female'] == 'female']=1
w['female'][w['female'] == 'male']=0또 다른 좋은 것 :
w['female'] = w['female'].replace(regex='female', value=1)
w['female'] = w['female'].replace(regex='male', value=0)또는 이러한 종류의 할당을위한 내장 함수 pd.get_dummies가 있습니다.
w['female'] = pd.get_dummies(w['female'],drop_first = True)이것은 w [ 'female']에서 발생하는 각 값에 대해 하나씩 두 개의 열이있는 데이터 프레임을 제공합니다.이 열 중 첫 번째는 삭제합니다 (왼쪽에서 추론 할 수 있기 때문에). 새 열의 이름은 교체 한 문자열로 자동 지정됩니다.
이것은 둘 이상의 가능한 값을 가진 범주 형 변수가있는 경우 특히 유용합니다. 이 함수는 모든 경우를 구별하는 데 필요한 많은 더미 변수를 만듭니다. 전체 데이터 프레임을 단일 열에 할당하지 말고 w [ 'female']이 'male', 'female'또는 'neutral'일 수있는 경우 다음과 같이하십시오.
w = pd.concat([w, pd.get_dummies(w['female'], drop_first = True)], axis = 1])
w.drop('female', axis = 1, inplace = True)그런 다음 두 개의 새로운 열이 남아 '여성'의 더미 코딩을 제공하고 문자열이있는 열을 제거했습니다.
Series.map함께Series.fillna당신의 열은보다 더 많은 문자열을 포함하는 경우 female와 male, Series.map그것을 반환하기 때문에이 경우에 실패합니다NaN 다른 값.
그래서 우리는 그것을 연결해야합니다 fillna .
.map실패한 예 :
df = pd.DataFrame({'female':['male', 'female', 'female', 'male', 'other', 'other']})
female
0 male
1 female
2 female
3 male
4 other
5 otherdf['female'].map({'female': '1', 'male': '0'})
0 0
1 1
2 1
3 0
4 NaN
5 NaN
Name: female, dtype: object올바른 방법을 위해로 체인 map을 연결 하여 원래 열의 값으로를 fillna채 웁니다 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: object나는 위에서 제안한 모든 방법에서 어떤 유형의 객체를 얻었는지 대답해야한다고 생각합니다.
w.female.또는로 열을 가져 오면 w[[2]](2는 열의 수라고 가정) DataFrame을 다시 가져옵니다. 따라서이 경우와 같은 DataFrame 메서드를 사용할 수 있습니다 .replace.
당신이 사용하는 경우 .loc또는 iloc당신이 시리즈를 다시 얻고, 시리즈는없는 .replace당신 같은 방법을 사용해야하므로, 방법 apply, map등등을.