Pandas实战教程 | 统一替换某列中的值 .replace()
Posted K同学啊
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- 🚩 作者:K同学啊
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原始数据
data_2 = data.copy(deep=True) # 进行深度复制
data_2["SEX"] = data_2["SEX"].replace([1,2],["男","女"])
data_2["EDUCATION"] = data_2["EDUCATION"].replace([1,2,3,4,0,5,6],["硕士","本科","高中","其他","未知","未知","未知"])
data_2["MARRIAGE"] = data_2["MARRIAGE"].replace([0,1,2,3],["未知","已婚","未婚","其他"])
data_2.head()
替换后的数据
以上是关于Pandas实战教程 | 统一替换某列中的值 .replace()的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Pandas 替换列中的值,但 to_replace 参数是包含元组的元组
Python Pandas 将一列中的 NaN 替换为第二列对应行的值
R语言将数据列中的多种日期格式统一变化为一种固定格式实战:使用lubridate包中的parse_date_time函数