特征锦囊：如何利用字典批量修改变量值？
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特征锦囊：如何利用字典批量修改变量值？
这里我们假设有这么一种情况，一个字段里的变量值，需要把某几个变量值修改为同一个值，然后其他几个变量值修改为另外一个，那么我们有什么简单的办法可以完成呢？这边，我推荐一个字典映射的办法！
我们还是用一下泰坦尼克号的数据集，大家可以在下面的链接去下载数据哈。
Titanic数据集下载：
https://www.kaggle.com/c/titanic/data
# 导入相关库
import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
import re
# 导入泰坦尼的数据集
data_train = pd.read_csv("./data/titanic/Train.csv")
# 提取其中几列
data = data_train.loc[:,['PassengerId','Name']]
# 提取称谓
data['Title'] = data['Name'].map(lambda x: re.compile(", (.*?)\.").findall(x)[0])
data.Title.value_counts()
就好像我刚刚所说的，需要把黄色框框里的变量值修改掉，而且是按照我们的想法，比如capt和Dr合为一体，统一叫officer。
# 定义一个空字典来收集映射关系
title_Dict = {}
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Capt', 'Col', 'Major', 'Dr', 'Rev'], 'Officer'))
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Don', 'Sir', 'the Countess', 'Dona', 'Lady'], 'Royalty'))
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Mme', 'Ms', 'Mrs'], 'Mrs'))
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Mlle', 'Miss'], 'Miss'))
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Mr'], 'Mr'))
title_Dict.update(dict.fromkeys(['Master','Jonkheer'], 'Master'))
title_Dict
我们把映射关系用字典来存储，到时候直接可以拿来用。
data['Title'] = data['Title'].map(title_Dict)
data.Title.value_counts()
对于上面的内容，大家有什么疑问可以留言哈~
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原始发表：2020-01-08，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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