Python .loc 困惑

Question

我正在使用 Datacamp 平台为泰坦尼克号编写 Kaggle 教程。

我理解 .loc 在 Pandas 中的使用——使用列标签按行选择值...

我的困惑来自于在 Datacamp 教程中，我们想要在“性别”列中找到所有“男性”输入，并将其替换为值 0。他们使用以下代码来完成它:

titanic.loc[titanic["Sex"] == "male", "Sex"] = 0

有人可以解释一下这是如何工作的吗？我以为 .loc 接受了行和列的输入，那么 == 是做什么用的？

不应该是:

titanic.loc["male", "Sex"] = 0

谢谢!

Answer 1

如果条件为 True，则将 Sex 列设置为 1，其他值保持不变:

titanic["Sex"] == "male"

示例:

titanic = pd.DataFrame({'Sex':['male','female', 'male']})
print (titanic)
      Sex
0    male
1  female
2    male

print (titanic["Sex"] == "male")
0     True
1    False
2     True
Name: Sex, dtype: bool

titanic.loc[titanic["Sex"] == "male", "Sex"] = 0
print (titanic)

0       0
1  female
2       0

很像boolean indexing与 loc - 它仅根据条件选择 Sex 列的值:

print (titanic.loc[titanic["Sex"] == "male", "Sex"])
0    male
2    male
Name: Sex, dtype: object

但我认为这里更好的是使用 map如果只有 male 和 female 值需要转换为其他值:

titanic = pd.DataFrame({'Sex':['male','female', 'male']})
titanic["Sex"] = titanic["Sex"].map({'male':0, 'female':1})
print (titanic)
   Sex
0    0
1    1
2    0

编辑:

初级 loc用于按索引和列设置新值:

titanic = pd.DataFrame({'Sex':['male','female', 'male']}, index=['a','b','c'])
print (titanic)
      Sex
a    male
b  female
c    male

titanic.loc["a", "Sex"] = 0
print (titanic)
      Sex
a       0
b  female
c    male

titanic.loc[["a", "b"], "Sex"] = 0
print (titanic)
    Sex
a     0
b     0
c  male