Comment remplacer des valeurs dans une colonne spécifique d'un DataFrame Pandas à l'aide d'instructions conditionnelles ou de la fonction \'map\' ?

Susan Sarandon
Libérer: 2024-10-22 19:25:03
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How to Replace Values in a Specific Column of a Pandas DataFrame Using Conditional Statements or the 'map' Function?

Remplacement des valeurs dans la colonne spécifique d'un DataFrame Pandas

Dans ce scénario, on cherche à remplacer les valeurs dans une colonne DataFrame spécifique nommée « femelle » qui ne contient que des valeurs « féminines » et « masculines ». En essayant ce qui suit :

w['female']['female']='1'
w['female']['male']='0'
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les résultats restent inchangés. Le résultat souhaité est obtenu grâce à l'implémentation de la boucle fournie :

if w['female'] =='female':
    w['female'] = '1';
else:
    w['female'] = '0';
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Cependant, une approche alternative et efficace consiste à utiliser la fonction « carte » :

w['female'] = w['female'].map({'female': 1, 'male': 0})
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Cette solution attribue efficacement des valeurs numériques valeurs (1 pour « femelle » et 0 pour « masculin ») au lieu de chaînes contenant des nombres. La colonne « femelle » du DataFrame est ensuite remplie avec ces valeurs converties.

En revanche, l'approche initiale n'a pas réussi car le double étiquetage ['femelle'] ne recherche pas les lignes où les valeurs sont 'femelle.' Au lieu de cela, il cible les lignes avec un index « femelle », qui peuvent ne pas exister dans le DataFrame.

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