对pandas

Question

正如问题所说，我有一个数据框df_original，它非常大但看起来像：

        ID    Count   Column 2   Column 3  Column 4
RowX    1      234.     255.       yes.      452
RowY    1      123.     135.       no.       342
RowW    1      234.     235.       yes.      645
RowJ    1      123.     115.       no.       342
RowA    1      234.     285.       yes.      233
RowR    1      123.     165.       no.       342
RowX    2      234.     255.       yes.      234
RowY    2      123.     135.       yes.      342
RowW    2      234.     235.       yes.      233
RowJ    2      123.     115.       yes.      342
RowA    2      234.     285.       yes.      312
RowR    2      123.     165.       no.       342
.
.
.
RowX    1233   234.     255.       yes.      133
RowY    1233   123.     135.       no.       342
RowW    1233   234.     235.       no.       253
RowJ    1233   123.     115.       yes.      342
RowA    1233   234.     285.       yes.      645
RowR    1233   123.     165.       no.       342

我正在尝试删除文本数据并将其替换为预定义的数字等效项。例如，在这种情况下，我想分别用Column3或yes替换no的{​​{1}}或1值。如果没有我必须手动进入并改变值，有没有办法做到这一点？

Answer 1

v

RowX    yes
RowY     no
RowW    yes
RowJ     no
RowA    yes
RowR     no
RowX    yes
RowY    yes
RowW    yes
RowJ    yes
RowA    yes
RowR     no
Name: Column 3, dtype: object

pd.factorize

1 - pd.factorize(v)[0]
array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0])

np.where

np.where(v == 'yes', 1, 0)
array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0])

pd.Categorical / astype('category')

pd.Categorical(v).codes
array([1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0], dtype=int8)

v.astype('category').cat.codes

RowX    1
RowY    0
RowW    1
RowJ    0
RowA    1
RowR    0
RowX    1
RowY    1
RowW    1
RowJ    1
RowA    1
RowR    0
dtype: int8

pd.Series.replace

v.replace({'yes' : 1, 'no' : 0})

RowX    1
RowY    0
RowW    1
RowJ    0
RowA    1
RowR    0
RowX    1
RowY    1
RowW    1
RowJ    1
RowA    1
RowR    0
Name: Column 3, dtype: int64

上述有趣的通用版本：

v.replace({r'^(?!yes).*$' : 0}, regex=True).astype(bool).astype(int)

RowX    1
RowY    0
RowW    1
RowJ    0
RowA    1
RowR    0
RowX    1
RowY    1
RowW    1
RowJ    1
RowA    1
RowR    0
Name: Column 3, dtype: int64

任何非"yes"的内容都是0。