我正在開發(fā)一個(gè) python 項(xiàng)目，并且正在處理 csv 文件中的數(shù)據(jù)，并且嘗試通過將數(shù)據(jù)從字符串轉(zhuǎn)換為浮點(diǎn)值來將用戶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可用的數(shù)據(jù)。這是一列相關(guān)的數(shù)據(jù)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(dāng)我打印出trainData時(shí)，字符串Asian-Pac-Islander、White、Black仍然出現(xiàn)。我一直用這個(gè)作為指導(dǎo)，我做錯(cuò)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(shí)現(xiàn)str.lower()。
用于str.strip()刪除前導(dǎo)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(huì)修復(fù)該F10列，它只是針對映射進(jìn)行調(diào)整。
下面將更新F10，然后將值映射到數(shù)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(jī)
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如果您想更改數(shù)據(jù)框中的實(shí)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(gè)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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