基于字典替换列中的值(Pandas)
基于字典替换列中的值(Pandas)是指使用Pandas库中的replace()函数，通过一个字典来替换数据框(DataFrame)中某一列的值。具体步骤如下：
- 导入Pandas库：在Python脚本中，首先需要导入Pandas库，可以使用以下代码实现：
import pandas as pd- 创建数据框：使用Pandas库的DataFrame()函数创建一个数据框，可以使用以下代码示例：
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
'Age': [20, 25, 30, 35],
'Gender': ['Male', 'Male', 'Female', 'Male']}
df = pd.DataFrame(data)- 创建字典：创建一个字典，其中包含需要替换的值和替换后的值，可以使用以下代码示例：
replace_dict = {'Male': 'M', 'Female': 'F'}- 替换列中的值：使用Pandas库的replace()函数，将字典传递给需要替换的列，可以使用以下代码实现：
df['Gender'] = df['Gender'].replace(replace_dict)- 查看替换结果：使用print()函数打印数据框，可以使用以下代码示例：
print(df)以上代码执行后，将会输出替换后的数据框，其中'Gender'列中的'Male'将被替换为'M'，'Female'将被替换为'F'。
这种基于字典替换列中的值的方法在数据清洗和数据预处理中非常常见，可以用于将不同的标签或类别进行统一化处理。在实际应用中，可以根据具体的需求和数据情况，灵活运用Pandas库的replace()函数进行数据替换。
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data = pd.DataFrame([[1,0],[0,1],[1,0],[0,1]], columns=["sex", "split"])
data['sex'].replace(0, 'Female')
data['sex'].replace(1, 'Male')
data
我想要做的是将性别列中的所有0替换为'Female'，并将所有1替换为'Mal
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df['Gender'] = pd.Categorical.from_codes(df['Gender'].cat.codes.fillna(-1), categories=['Female', 'Male'])
这种方法感觉不优雅，因为我将分类列转换为整数，然后将其转换回分类列。完整代码在下面。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
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2 China 22 Female
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4 UK 25 Male 我有以下两个数组： developed = ['USA','UK']
developing = ['India', 'China'] 我想把数组转换成下面的数据帧： countries
浏览 17提问于2019-09-29得票数 0
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如何映射到熊猫词典中的多个值
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Name
Jack
Alex
Jackie
Susan
我还有以下几点意见：
d = {'Jack':['Male','22'],'Alex':['Male','26'],'Jackie':['Female','28'],'Susan':['Female','30']}
我想为Gender和Age添加两列，以便我的df返回：
Name Gender Age
J
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直接替换PySpark列中的值而不连接
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我有两个数据帧：
data1 = [('Andy', 'male'), ('Julie', 'female'), ('Danny', 'male')]
columns1 = ['name', 'gender']
df1 = spark.createDataFrame(data=data1, schema=columns1)
data2 = [('male', 1), ('female', 2)]
columns2 = ['g
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如何使用pandas构建数据框架，其中属性是排列的？
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Id Name Gender Math Science English
1 Ram Male 98 92 80
2 Hari Male 30 40 23
3 Gita Female 60 65 77
4 Sita Female 50 45 55
5 Shyam Male 80 88 82
我用python写了这样的引用：
import pandas as p
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基于另一列的值在pandas中创建新列
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我有一些关于不同个体性别的数据集。假设数据集如下所示：
Male
Female
Male and Female
Male
Male
Female
Trans
Unknown
Male and Female
一些人认为自己是男性，一些人认为自己是女性，还有一些人认为自己既是男性又是女性。
现在，我要做的是在Pandas中创建一个新列，该列映射
Males to 1,
Females to 2,
Others to 3
我写了一些代码
def gender(x):
if x.str.contains("Male")
return 1
elif x.
浏览 3提问于2016-09-19得票数 3
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在python中转移缺少数据的行
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我通过python读取了一个txt文件，如下所示：
Text File:
18|Male|66|180|Brown
23|Female|67|120|Brown
16|71|192|Brown
22|Male|68|185|Brown
24|Female|62|100|Blue
其中一行缺少数据，问题是，当我将其读入dataframe时，它看起来如下所示：
Age Gender Height Weight Eyes
0 18 Male 66 180 Brown
1 23 Female 67 120 Brown
2 16
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gender_text = ['undefined', 'male', 'female']
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df.loc[df['gender'] == 1, 'gender'] = gender_text[1]
df.loc[df['gender'] == 2, 'gender'] = gen
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但是我有一个列，它的值为“男性”，对应于“ale”。
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我有一个数据框架，对于有没有心力衰竭的患者有不同的临床变量？ 我有一列性别，值为0和1，0对应于女性，1对应于男性？ 我的问题是 如何从中获取我的数据框列 gender
1
1
0
1
0
0 对这个..。 gender
Female
Male
Male
Female
Male
Female
Female 有没有办法将整数0，1转换成文本“女性”和“男性”
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熊猫成群后微积分的制作问题
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我正在处理一个具有分类值的数据框架，输入的DataFrame如下所示：
df
Age Gender Smoke
18 Female Yes
24 Female No
18 Female Yes
34 Male Yes
34 Male No
我想根据“年龄”和“性别”列对我的DataFrame进行分组，其中“发生”列计算每个选择的频率，然后，我想创建另外两个列“吸烟是的”--根据所选内容计算吸烟人数和计算不吸烟人数的“烟雾不”
Age Gender Occurence Smoke Yes
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Matplotlib中的按列值着色
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##ggplot scatterplot example with R dataframe, `df`, colored by col3
ggplot(data = df, aes(x=col1, y=col2, color=col3)) + geom_point()
##ideal sit
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利用lamda获取两只大熊猫数据的差异
python、python-3.x、pandas、lambda
我有以下代码：
import pandas as pd
import numpy as np
new = {'name': ['Sheldon', 'Penny', 'Amy', 'Bernadette', 'Raj', 'Howard'],
'episodes': [42, 24, 31, 29, 37, 40],
'gender': ['male', 'fem
浏览 4提问于2021-09-18得票数 1
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用str理解清除熊猫数据中的一列字符串
python、string、pandas、numpy、data-cleaning
我有一个dataframe (df1)，它是根据一项调查构建的，参与者将其性别作为字符串输入，因此有一个类似于以下内容的性别列：
id gender age
1 Male 19
2 F 22
3 male 20
4 Woman 32
5 female 26
6 Male 22
7 make 24
等。
我一直在用
df1.replace('male'
浏览 1提问于2019-02-24得票数 0
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python中R的'get_pattern‘的等效函数，用于计算一列数据帧中所有不同的字符串模式
r、python-3.x、regex
在R中，有一个基本模式分析(basic pattern analysis，bpa )软件包，我可以用它来获得一列数据帧中模式的频率。函数get_pattern从数据列中提取模式。所有数值都用‘9’表示，小写和大写用‘a’和‘A’表示，特殊字符保持不变。
例如，如果下面是数据帧(df)：
Gender Date Phone
Female 16Aug2001 571 972 510
Male 2009-08-21 090 875 285
M 01/22/2004 (079)-200-1
浏览 0提问于2019-08-03得票数 1
3回答
使用get_dummies时删除冗余列
python、pandas、categorical-data
嗨，有一个熊猫数据df包含分类变量。
df=pandas.DataFrame(data=[['male','blue'],['female','brown'],
['male','black']],columns=['gender','eyes'])
df
Out[16]:
gender eyes
0 male blue
1 female brown
2 male black
使用函数get_dummies，我得到以下数据
df_d
浏览 0提问于2018-05-04得票数 11
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2回答
循环，以不断地重新检查Pandas数据帧中的更改。
python、python-3.x、pandas、while-loop
我有两个相同的数据格式：new和old。new数据将在一天内随机更新。下面的代码检查是否有任何更改。
import pandas as pd
import numpy as np
new = {'name': ['Sheldon', 'Penny', 'Amy', 'Bernadette', 'Raj', 'Howard'],
'episodes': [42, 24, 31, 29, 37, 40],
浏览 1提问于2021-09-18得票数 1
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2回答
Pandas -如果值存在，则查找，否则保持相同的值
python、pandas
我有一个这样的数据帧df1， id gender
1 m
2 f
3 u
4 我有一个像这样的查找数据框架， lookupinputcol lookupoutputcol
m male
f female 我想在我的df1中生成一个新列，如下所示 id gender lookup_gender
1 m male
2 f female
3 u u
4 joins/merges/concat可以帮助我做到这一点，但它不会给出第3行中的'u‘和第4行中的&#
浏览 29提问于2019-02-06得票数 2
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将NA替换为基于与另一列匹配的行子集的平均值？
r、dataframe
我有数据，每一行都包含一个人的性别和体重(以磅计)：
genders <- c("FEMALE", "FEMALE", "FEMALE", "FEMALE", "FEMALE", "MALE", "MALE", "MALE", "MALE")
weights <- c(110.0, 120.0, 112.0, NA, NA, 190.0, 202.0, 195.0, NA)
df <- data.frame(gender=gende
浏览 3提问于2016-07-31得票数 4
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