在 Python-Pandas 中将包含“是”和“否”值的列替换为“真”和“假”
让我们讨论一个程序，用真和假改变包含值【是】和【否】的列的值。
首先，让我们看一个数据集。
代码:
蟒蛇 3
# import pandas library
import pandas as pd
# load csv file
df = pd.read_csv("supermarkets.csv")
# show the dataframe
df
输出:
下载用过的 csv 文件点击这里。
现在，让我们看看完成这项任务的多种方法:
方法 1:使用 Series.map() 。 此方法用于映射具有相同一列的两个系列的值。
语法: Series.map(arg，na_action=None)。 返回类型:熊猫系列以同为索引作为调用者。
示例:将包含值“是”和“否”的“委托”列替换为“真”和“假”。 T3】代号:
蟒蛇 3
# import pandas library
import pandas as pd
# load csv file
df = pd.read_csv("supermarkets.csv")
# replace the ‘commissioned' column contains
# the values 'yes' and 'no' with
# True and False:
df['commissioned'] = df['commissioned'].map(
{'yes':True ,'no':False})
# show the dataframe
df
输出:
方法 2:使用 DataFrame.replace() 。 这个方法用来替换字符串、正则表达式、列表、字典、序列、数字等。来自数据帧。
语法:数据框. replace(to_replace=None，value=None，inplace=False，limit=None，regex=False，method='pad '，axis=None) 返回类型:更新数据框
示例:将包含值“是”和“否”的“委托”列替换为“真”和“假”。 T3】代号:
蟒蛇 3
# import pandas library
import pandas as pd
# load csv file
df = pd.read_csv("supermarkets.csv")
# replace the ‘commissioned' column
# contains the values 'yes' and 'no'
# with True and False:
df = df.replace({'commissioned': {'yes': True,
'no': False}})
# show the dataframe
df
输出:
