python - 根据 pandas 列中的数据，当 true 为 1 和 0 时附加一个空列表？

Question

import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
import numpy as np
titanic=pd.read_csv('C:/Users/prasun.j/Downloads/train.csv')
sex=[]
if titanic['Sex']=='male':
    sex.append(1)
else:
    sex.append(0)
sex

我正在尝试创建一个列表，当 if 语句遇到男性时应追加 1 或遇到女性时应追加 0，我不知道我做错了什么，有人可以帮忙吗，提前感谢，执行抛出以下错误

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-6-265768ba34be> in <module>()
      4 titanic=pd.read_csv('C:/Users/prasun.j/Downloads/train.csv')
      5 sex=[]
----> 6 if titanic['Sex']=='male':
      7     sex.append(1)
      8 else:

C:\anaconda\lib\site-packages\pandas\core\generic.pyc in __nonzero__(self)
   1119         raise ValueError("The truth value of a {0} is ambiguous. "
   1120                          "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."
-> 1121                          .format(self.__class__.__name__))
   1122 
   1123     __bool__ = __nonzero__

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

Answer 1

当您检查if titanic['Sex']=='male'时，您正在将male与整个系列进行比较，其中这就是您收到 ValueError 的原因。

如果您确实想继续使用迭代方法，您可以使用iterrows，并检查每行的条件。但是，您应该避免使用 Pandas 进行迭代，这里有一个更简洁的解决方案。

设置

df = pd.DataFrame({'sex': ['male', 'female', 'male', 'male', 'female']})

只需在此处使用np.where:

np.where(df.sex == 'male', 1, 0)
# array([1, 0, 1, 1, 0])

您还可以使用 bool 索引:

(df.sex == 'male').astype(int).values.tolist()
# [1, 0, 1, 1, 0]