Question

我有一个

的数据框

| A  | B |
| -- | -- |
| 1  | good |
| 2  | bad  |
| 3  | bad  |
| 4  | mid  |

我想添加另一个将B列转换为数字的列，这样如果B是＆＃34;好＆＃34;你得到1，如果B是＆＃34;坏＆＃34;你得到0，如果B是＆＃34; mid＆＃34;你得到另一个号码，比如说2.

考虑到数据帧非常大，最有效的方法是什么？我可以使用lambda函数和.apply，这是一种方式，不是特别有效。使用过滤可以执行

之类的操作

df['C'] = np.where(df['B']=='good', 1, 0)

这将允许我使用二进制条件，并且非常快。但为了使它同时满足这两个条件，我必须使用其中两个。我想知道是否有办法使用双重条件的有效过滤。

Answer 1

使用字典。例如，定义：

d = {'good': 1, 'bad': 0, 'mid': 2}

然后使用pd.Series.map，它接受字典作为输入：

df['C'] = df['B'].map(d)

您也可以使用pd.Series.replace，但这种方法往往效果不佳。