我正在開發一個 python 項目，并且正在處理 csv 文件中的數據，并且嘗試通過將數據從字符串轉換為浮點值來將用戶數據轉換為可用的數據。這是一列相關的數據F10WhiteWhiteBlackAsian-Pac-IslanderWhiteBlack...這是我正在使用的代碼；trainData = pd.read_csv('train.csv')trainData['F10'].map({' White': 0, ' Black': 1, ' Asian-Pac-Islander': 2, 'white': 0, 'White': 0, 'Black': 1, 'Asian-Pac-Islander': 2, " White": 0, " Black": 1, " Asian-Pac-Islander": 2, "white": 0, "White": 0, "Black": 1, "Asian-Pac-Islander": 2})不幸的是，盡管如此，當我打印出trainData時，字符串Asian-Pac-Islander、White、Black仍然出現。我一直用這個作為指導，我做錯了什么？
2 回答
一只名叫tom的貓
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最好使用小寫值，因此您不必匹配所有變體。這可以通過 來實現str.lower()。
用于str.strip()刪除前導和尾隨空格
import pandas as pd
# test dataframe
trainData = pd.DataFrame({'F10': ['White ', 'White', 'Black', ' Asian-Pac-Islander', ' White ', ' Black']})
# strip, lower and map
trainData['F10_numeric'] = trainData['F10'].str.strip().str.lower().map({'white': 0, 'black': 1, 'asian-pac-islander': 2})
# display(trainData)
F10 F10_numeric
0 White 0
1 White 0
2 Black 1
3 Asian-Pac-Islander 2
4 White 0
5 Black 1
前面的代碼不會修復該F10列，它只是針對映射進行調整。
下面將更新F10，然后將值映射到數字。
# fix F10
trainData['F10'] = trainData['F10'].str.strip().str.lower()
# map on the fixed F10 column
trainData['F10_numeric'] = trainData['F10'].map({'white': 0, 'black': 1, 'asian-pac-islander': 2})
# display(trainData)
F10 F10_numeric
0 white 0
1 white 0
2 black 1
3 asian-pac-islander 2
4 white 0
5 black 1
開滿天機
TA貢獻1786條經驗 獲得超13個贊
如果您想更改數據框中的實際列，則必須使用以下命令：
trainData['F10'].replace({' White': 0, ' Black': 1, ' Asian-Pac-Islander': 2, 'white': 0, 'White': 0, 'Black': 1, 'Asian-Pac-Islander': 2, " White": 0, " Black": 1, " Asian-Pac-Islander": 2, "white": 0, "White": 0, "Black": 1, "Asian-Pac-Islander": 2}, inplace=True)請注意，我使用了inplace=True
一個不需要的更好的替代方案inplace=True是：
trainData['F10'] = trainData['F10'].str.strip().str.lower().replace({'white': 0, 'black': 1, 'asian-pac-islander': 2})添加回答
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