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如何将python pandas dataframe中基于value_counts的binary列(1,0)替换为(0,1)?

要将Python Pandas DataFrame中基于value_counts的二进制列(1,0)替换为(0,1),可以按照以下步骤进行操作:

  1. 首先,使用value_counts()函数获取二进制列的计数结果。
  2. 根据计数结果,创建一个字典,将原始值作为键,替换值作为值。
  3. 使用replace()函数,将字典作为参数传递给DataFrame的二进制列,进行替换操作。

下面是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'binary_column': [1, 0, 1, 1, 0, 1, 0]})

# 获取二进制列的计数结果
value_counts = df['binary_column'].value_counts()

# 创建替换字典
replace_dict = {1: 0, 0: 1}

# 使用replace()函数进行替换
df['binary_column'] = df['binary_column'].replace(replace_dict)

print(df)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
   binary_column
0              0
1              1
2              0
3              0
4              1
5              0
6              1

这样就将DataFrame中基于value_counts的二进制列(1,0)替换为了(0,1)。

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