Question

我有一个数据框，其变量编码为整数，我想用实际的值标签替换它。

例如，假设我有以下数据框：

>>> df=pd.DataFrame([[1,3],[2,2],[3,2]], columns=['Q1','Q2'])
>>> df
   Q1  Q2
0   1   3
1   2   2
2   3   2

如果数字1,2,3在两列中代表相同的值，我会有一个字典看起来像这样：

labels={1:'Yes',2:'No',3:'Unsure'}

我可以使用applymap轻松重新编码：

>>> df.applymap(labels.get)
       Q1      Q2
0     Yes  Unsure
1      No      No
2  Unsure      No

但是，假设整数代码在每列中的不同标签上。例如，我的值标签字典可能如下所示：

labels2={'Q1':{1:'Yes',2:'No',3:'Unsure'},
         'Q2':{1:'Very', 2:'A Little', 3:'Not at all'}}

在这种情况下，重新编码值的最有效方法是什么？

我可以使用apply和for循环（见下文），但它非常笨重。还有更好的方法吗？

>>> import pandas as pd
>>> dfs=[]
>>> for Question in labels2:
...     d=df[Question].map(labels2[Question].get)
...     dfs.append(d)
... 
>>> pd.concat(dfs,1)
       Q1          Q2
0     Yes  Not at all
1      No    A Little
2  Unsure    A Little

Answer 1

您可以使用apply并使用列的name属性获取外部字典的键：

>>> df.apply(lambda col: col.map(labels2[col.name]))
      Q1          Q2
0     Yes  Not at all
1      No    A Little
2  Unsure    A Little

在Pandas中有效标记变量值

1 个答案: