Question

我需要根据这些条件更新列值

i. if score > 3, set score to 1.
ii. if score <= 2, set score to 0.
iii. if score == 3, drop that row.

分数的取值范围是1到5

我编写了以下代码，但是所有值都被更改为0。

reviews.loc[reviews['Score'] > 3, 'Score'] = 1
reviews.loc[reviews['Score'] <= 2, 'Score'] = 0
reviews.drop(reviews[reviews['Score'] == 3].index, inplace = True)

请指出错误在于此。

Answer 1

存在逻辑问题：

reviews = pd.DataFrame({'Score':range(6)})
print (reviews)
   Score
0      0
1      1
2      2
3      3
4      4
5      5

如果将所有值都设置得较高，例如3到1，则它的工作原理如下：

reviews.loc[reviews['Score'] > 3, 'Score'] = 1
print (reviews)
   Score
0      0
1      1
2      2
3      3
4      1
5      1

然后将所有没有3的vallus设置为0，因此也会从1中替换reviews['Score'] > 3：

reviews.loc[reviews['Score'] <= 2, 'Score'] = 0
print (reviews)
   Score
0      0
1      0
2      0
3      3
4      0
5      0

最后删除的3行仅获得0值：

reviews.drop(reviews[reviews['Score'] == 3].index, inplace = True)
print (reviews)
   Score
0      0
1      0
2      0
4      0
5      0

您可以更改解决方案：

reviews = pd.DataFrame({'Score':range(6)})
print (reviews)
   Score
0      0
1      1
2      2
3      3
4      4
5      5

首先通过过滤boolean indexing中所有不等于3的行来删除3：

reviews = reviews[reviews['Score'] != 3].copy()

然后将值设置为0和1：

reviews['Score'] = (reviews['Score'] > 3).astype(int)
#alternative
reviews['Score'] = np.where(reviews['Score'] > 3, 1, 0)
print (reviews)
   Score
0      0
1      0
2      0
4      1
5      1

EDIT1：

您应该使用交换行来更改您的解决方案-首先设置0，然后再设置1，以避免覆盖值：

reviews.loc[reviews['Score'] <= 2, 'Score'] = 0
reviews.loc[reviews['Score'] > 3, 'Score'] = 1

reviews.drop(reviews[reviews['Score'] == 3].index, inplace = True)
print (reviews)
   Score
0      0
1      0
2      0
4      1
5      1

根据条件更新熊猫中的列值

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