Pandas - 替换列值

我知道这个问题有很多主题，但没有一种方法对我有用，所以我发布了我的具体情况

我有一个如下所示的数据框：

data = pd.DataFrame([[1,0],[0,1],[1,0],[0,1]], columns=["sex", "split"])
data['sex'].replace(0, 'Female')
data['sex'].replace(1, 'Male')
data

我想要做的是将性别列中的所有 0 替换为“女性”，将所有 1 替换为“男性”，但是当我使用上面的代码时，数据框中的值似乎没有改变

我是否错误地使用了replace()？或者有更好的方法来进行值的条件替换吗？

是的，你用错了Series.replace() http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.replace.html默认情况下不是就地操作，它返回替换的数据帧/系列，您需要将其分配回您的数据帧/系列才能发生效果。或者，如果您需要就地执行此操作，则需要指定inplace关键字参数为True例子 -

data['sex'].replace(0, 'Female',inplace=True)
data['sex'].replace(1, 'Male',inplace=True)

另外，您可以将以上内容合并为一个replace函数调用通过使用list对彼此而言to_replace论证以及value参数，示例 -

data['sex'].replace([0,1],['Female','Male'],inplace=True)

示例/演示 -

In [10]: data = pd.DataFrame([[1,0],[0,1],[1,0],[0,1]], columns=["sex", "split"])

In [11]: data['sex'].replace([0,1],['Female','Male'],inplace=True)

In [12]: data
Out[12]:
      sex  split
0    Male      0
1  Female      1
2    Male      0
3  Female      1

您还可以使用字典，示例 -

In [15]: data = pd.DataFrame([[1,0],[0,1],[1,0],[0,1]], columns=["sex", "split"])

In [16]: data['sex'].replace({0:'Female',1:'Male'},inplace=True)

In [17]: data
Out[17]:
      sex  split
0    Male      0
1  Female      1
2    Male      0
3  Female      1