python - 将 Pandas 数据框中的值从字符串映射到 int(例如使用 Gender)-6ren

python - 将 Pandas 数据框中的值从字符串映射到 int(例如使用 Gender)

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-04 07:28:05

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<分区>

我有一个名为 df_base 的 Dataframe，它看起来像这样。如您所见，有一个名为 Sex 的列，它是 male 或 female。我想将这些值分别映射到 0 和 1。

+---+-------------+----------+--------+---------------------------------------------------+--------+-----+-------+-------+------------------+---------+-------+----------+
|   | PassengerId | Survived | Pclass |                       Name                        |  Sex   | Age | SibSp | Parch |      Ticket      |  Fare   | Cabin | Embarked |
+---+-------------+----------+--------+---------------------------------------------------+--------+-----+-------+-------+------------------+---------+-------+----------+
| 0 |           1 |        0 |      3 | Braund, Mr. Owen Harris                           | male   |  22 |     1 |     0 | A/5 21171        |    7.25 | NaN   | S        |
| 1 |           2 |        1 |      1 | Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... | female |  38 |     1 |     0 | PC 17599         | 71.2833 | C85   | C        |
| 2 |           3 |        1 |      3 | Heikkinen, Miss. Laina                            | female |  26 |     0 |     0 | STON/O2. 3101282 |   7.925 | NaN   | S        |
| 3 |           4 |        1 |      1 | Futrelle, Mrs. Jacques Heath (Lily May Peel)      | female |  35 |     1 |     0 | 113803           |    53.1 | C123  | S        |
| 4 |           5 |        0 |      3 | Allen, Mr. William Henry                          | male   |  35 |     0 |     0 | 373450           |    8.05 | NaN   | S        |
+---+-------------+----------+--------+---------------------------------------------------+--------+-----+-------+-------+------------------+---------+-------+----------+

我在 StackOverflow 上看到了一些方法，但我想知道执行以下映射最有效的方法是什么:

+---------+---------+
| Old Sex | New Sex |
+---------+---------+
| male    |       0 |
| female  |       1 |
| female  |       1 |
| female  |       1 |
| male    |       0 |
+---------+---------+

我正在使用这个:

df_base['性别'].replace(['男性','女性'],[0,1],inplace=True)

...但我不禁觉得这有点粗制滥造。有更好的方法吗？还有使用 .loc 但它会围绕 Dataframe 的行循环，所以效率较低，对吧？

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