是否可以在一条指令中更改所有行值？

Question

我有一个熊猫数据框：

df = pd.read_csv("PastHires.csv") 

我有“雇用”列，其中包含Y / N值。我想让它们为1或0来绘制它们。 有可能实现这样的目标吗？

df['Hired'] = 1 if df['Hired'] is 'Y' else 0

目前将0放入所有行：（

编辑： 根据0x2bad错误修复：

dist = df[['Previous employers','Hired']][4:10]
dist['Hired'] = 1 if dist['Hired'] == 'Y' else 0

但抛出“系列的真值不明确。请使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）。”

Answer 1

使用numpy.where：

df['Hired'] = pd.np.where(df.Hired == 'Y', 1, 0)

或pandas.Series.map：

df['Hired'] = df.Hired.map({'Y': 1, 'N', 0})

效率较低，但可以处理两种以上的情况。

请注意，在1000多行中，这些速度比apply要快。

Answer 2

我认为您正在寻找apply方法pandas.Series.apply，该方法可用于为Series中的每个值运行一个函数。

在您的情况下，使用匿名功能...

df['Hired'] = df['Hired'].apply(lambda x: 1 if x == 'Y' else 0)

...，其中x是系列中的每个值。

Answer 3

更像

df['Hired'] = df.Hired.eq('Y').astype(int)