在Python中重新编码多个列中的多个值[类似于R]

pip install pandas

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {
    'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
    'B': [1, 2, 3],
    'C': ['one', 'two', 'three']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义一个函数来重新编码值
def recode_values(value):
    if value == 'foo':
        return 'new_foo'
    elif value == 'bar':
        return 'new_bar'
    else:
        return value

# 应用函数到特定的列
df['A'] = df['A'].apply(recode_values)

# 或者使用字典映射进行重新编码
recode_map = {'one': '1', 'two': '2', 'three': '3'}
df['C'] = df['C'].map(recode_map)

print(df)

       A  B    C
0  new_foo  1    1
1  new_bar  2    2
2     baz  3    3

# 使用replace方法重新编码多个值
df.replace({'A': {'foo': 'new_foo', 'bar': 'new_bar'}}, inplace=True)

import numpy as np

# 使用numpy的where函数进行条件重新编码
df['B'] = np.where(df['B'] > 1, 'greater_than_one', df['B'])