Question

类别变量：性别 | dtype：对象 | 值：男，男，男，男，女，女，女，男 |

我想将所有值分别替换为“男性”和“女性”。替换不起作用，表明“男性”和“女性”不存在。我可以将它们替换为1和0，但我不想将其设置为序数变量

这是我的代码：-

bck = pd.read_csv('BCK.csv')
bck['Gender'].value_counts()
bck.Gender.dtype
bck['Gender'] = bck['Gender'].astype('str')
bck.Gender.dtype
bck.Gender.replace(to_replace=dict(m = Male, f = Female, male =  Male,     female =  Female, M = Male, F  = Female), inplace=True)

这不起作用，并显示“男性不存在”。

Answer 1

尝试：

df['Gender'].str[0].str.upper().map({'M':'Male', 'F':'Female'})

说明

这将两个Series.str访问器方法和Series.map链接到：

通过在Gender处建立索引来返回每个[0]值的第一个字符
例如。 'male'[0] = m和'Female'[0] = 'F'
str.upper()将所有这些值都大写
最后，.map将“ M”映射为“男性”，将“ F”映射为“女性”

Answer 2

您的字典不正确。您还可以将它们作为变量，应该说name 'Male' is not defined，而不是它们不存在。它们必须是字符串。

尝试：

bck.Gender.replace({'m':'Male', 'f':'Female', 'male':'Male','female':'Female', 'M':'Male', 'F':'Female'}), inplace=True)

或可以使用.map函数：

x = {'m':'Male', 'f':'Female', 'male':'Male','female':'Female', 'M':'Male', 'F':'Female'}

bck['Gender'] = bck['Gender'].map(x)

替换熊猫数据框中的类别变量的值

2 个答案:

说明