Question

我有一个看起来像这样的数据框

   survived pclass  sex age sibsp   parch   fare    embarked
    0   1   1   female  29.0000 0   0   211.3375    S
    1   1   1   male    0.9167  1   2   151.5500    S
    2   0   1   female  2.0000  1   2   151.5500    S
    3   0   1   male    30.0000 1   2   151.5500    S
    4   0   1   female  25.0000 1   2   151.5500    S

我想将'sex'转换为0、1编码，并使用isull检查列中是否没有NA

但是，在这一行上，我收到ValueError：无法将非有限值（NA或inf）转换为整数

df['sex'] = df['sex'].map({'female':0, 'male':1}).astype(int)

有什么建议吗？谢谢！

Answer 1

使用np.where

例如：

import numpy as np

df['sex'] = np.where(df['sex'] == 'female', 0, 1)

Answer 2

我认为正确的方法是使用replace函数

df.replace({'sex':{'female':0, 'male':1}}, inplace=True)

如果您的df有nan，那么您可以用一些值来填充它们，例如-1，使用fillna，然后替换其余的

df.fillna({'sex':-1}, inplace=True)
df.replace({'sex':{'female':0, 'male':1}}, inplace=True)

无法将非有限值（NA或inf）转换为整数

2 个答案: