Python .loc 混淆

Posted 2023-03-12

【中文标题】Python .loc 混淆

【英文标题】：Python .loc confusion

【发布时间】：2017-12-15 15:16:26

【问题描述】：

我正在使用 Datacamp 平台为 Titanic 做一个 Kaggle 教程。

我了解 Pandas 中 .loc 的使用 - 使用列标签按行选择值...

我的困惑来自于在 Datacamp 教程中，我们想要在“Sex”列中找到所有“Male”输入，并将其替换为值 0。他们使用以下代码来做它：

titanic.loc[titanic["Sex"] == "male", "Sex"] = 0

有人可以解释一下这是如何工作的吗？我以为 .loc 接受了行和列的输入，那么 == 是什么意思？

不应该是：

titanic.loc["male", "Sex"] = 0

谢谢！

【问题讨论】：

This answer might be helpful

【参考方案1】：

如果条件仅为True，它将Sex列设置为1，其他值不变：

titanic["Sex"] == "male"

示例：

titanic = pd.DataFrame('Sex':['male','female', 'male'])
print (titanic)
      Sex
0    male
1  female
2    male

print (titanic["Sex"] == "male")
0     True
1    False
2     True
Name: Sex, dtype: bool

titanic.loc[titanic["Sex"] == "male", "Sex"] = 0
print (titanic)

0       0
1  female
2       0

boolean indexing 与 loc 非常相似 - 它仅按条件选择列 Sex 的值：

print (titanic.loc[titanic["Sex"] == "male", "Sex"])
0    male
2    male
Name: Sex, dtype: object

但我认为这里最好使用map，如果只有male 和female 值需要转换为其他值：

titanic = pd.DataFrame('Sex':['male','female', 'male'])
titanic["Sex"] = titanic["Sex"].map('male':0, 'female':1)
print (titanic)
   Sex
0    0
1    1
2    0

编辑：

Primary loc 用于按索引和列设置新值：

titanic = pd.DataFrame('Sex':['male','female', 'male'], index=['a','b','c'])
print (titanic)
      Sex
a    male
b  female
c    male

titanic.loc["a", "Sex"] = 0
print (titanic)
      Sex
a       0
b  female
c    male

titanic.loc[["a", "b"], "Sex"] = 0
print (titanic)
    Sex
a     0
b     0
c  male

【讨论】：

非常感谢！

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