在pandas列内映射值

Question

我使用下面的代码将S列中的2个值映射为0，但是它不起作用。关于如何解决这个问题的任何建议？注意：我想在地图内部实现一个外部函数。 df = pd.DataFrame({   'Age': [30,40,50,60,70,80],   'Sex': ['F','M','M','F','M','F'],   'S'  : [1,1,2,2,1,2] }) def app(value):     for n in df['S']:         if n == 1:             return 1         if n == 2:             return 0 df["S"] = df.S.map(app)

Answer 1

使用eq创建布尔系列和CONVER那布尔系列INT有astype：

df['S'] = df['S'].eq(1).astype(int)

或者

df['S'] = (df['S'] == 1).astype(int)

输出：

   Age Sex  S

0   30   F  1

1   40   M  1

2   50   M  0

3   60   F  0

4   70   M  1

5   80   F  0

Answer 2

不要使用apply，只需使用loc即可分配值：

df.loc[df.S.eq(2), 'S'] = 0

   Age Sex  S

0   30   F  1

1   40   M  1

2   50   M  0

3   60   F  0

4   70   M  1

5   80   F  0

如果您需要性能更高的选项，请使用np.select。这也更具可伸缩性，因为您可以随时添加更多条件：

df['S'] = np.select([df.S.eq(2)], [0], 1)

Answer 3

您已接近，但需要进行一些更正。由于要使用函数，因此请删除for循环并替换n为value。此外，请使用apply代替map。Apply一次对整个列进行操作。有关如何正确使用vs vs的信息，请参见此答案applyapplymapmap

def app(value):

    if value == 1:

        return 1

    elif value == 2:

        return 0

df['S'] = df.S.apply(app)

   Age Sex  S

0   30   F  1

1   40   M  1

2   50   M  0

3   60   F  0

4   70   M  1

5   80   F  0