pandas小技巧之--值替换

最新推荐文章于 2025-06-25 00:03:24 发布

数据小白的进阶之路

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分类专栏： Python 文章标签： Python

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本文介绍如何使用Pandas将性别字段从文本形式转换为数值形式，提供了两种实用的方法实现这一转换。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

通常，我们在将数据集进入到模型进行训练时时，需要将数据框中的某些模型不支持的值进行替换，比如性别这种。今天就来讲讲在pandas中进行特定值替换。

首先数据格式如下：

df = pd.DataFrame({"id": [25,53,15,47,52,54,45,9], "sex": list('mfmfmfmf'), 'score': [1.2, 2.3, 3.4, 4.5,6.4,5.7,5.6,4.3],"name":['daisy','tony','peter','tommy','ana','david','ken','jim']})

df
Out[122]: 
   id   name  score sex
0  25  daisy    1.2   m
1  53   tony    2.3   f
2  15  peter    3.4   m
3  47  tommy    4.5   f
4  52    ana    6.4   m
5  54  david    5.7   f
6  45    ken    5.6   m
7   9    jim    4.3   f

现在要求是将男性（m）替换为1，女性替换为0，

第一种方法：

代码如下：

#第一种方法
df.ix[df['sex']=='f','sex']=0
df.ix[df['sex']=='m','sex']=1
df
Out[138]: 
   id   name  score sex
0  25  daisy    1.2   1
1  53   tony    2.3   0
2  15  peter    3.4   1
3  47  tommy    4.5   0
4  52    ana    6.4   1
5  54  david    5.7   0
6  45    ken    5.6   1
7   9    jim    4.3   0

注：在上面的代码中，逗号后面的‘sex’起到固定列名的作用。

第二种方法：

代码如下：

#第二种方法：
df.sex[df['sex']=='m']=1
df.sex[df['sex']=='f']=0
df
Out[146]: 
   id   name  score sex
0  25  daisy    1.2   1
1  53   tony    2.3   0
2  15  peter    3.4   1
3  47  tommy    4.5   0
4  52    ana    6.4   1
5  54  david    5.7   0
6  45    ken    5.6   1
7   9    jim    4.3   0

好啦，这应该是一个比较实用的小技巧~