| 男|| 乙|| 乙|| 男|
| 无|| 1个|| 1个|| 无|
k4aesqcs1#
我建议创建一个字典来将值Map到新标签,并使用map()方法对属性进行标签编码。比如:
df['result'].map(mapping_dict)
yvfmudvl2#
像这样的东西会有用的,
df = pd.DataFrame(data=[{'result': 'M'}, {'result':'B'}, {'result':'B'}, {'result':'M'}]) # Sol 1 def changeValue(r): if r == 'M': return 0 else: return 1 df.apply(lambda x: changeValue(x['result']), axis=1) # Sol 2 # df['result'].map({'M': 0, 'B': 1})
ar7v8xwq3#
试试这个:
f, _ = pd.factorize(df['Result']) df['Result'] = f print(df) >>> Result 0 0 1 1 2 1 3 0
3条答案
按热度按时间k4aesqcs1#
我建议创建一个字典来将值Map到新标签,并使用map()方法对属性进行标签编码。
比如:
yvfmudvl2#
像这样的东西会有用的,
ar7v8xwq3#
试试这个: