使用pandas把某一列的字符值转换为数字的实例

今天小编就为大家分享一篇使用pandas把某一列的字符值转换为数字的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

使用map的方法就可以实现把某一列的字符类型的值转换为数字。

class_mapping = {'A':0, 'B':1}
data[class] = data[class].map(class_mapping)

首先定义一个字典，然后使用map方法就可以把某一列的字符类型的值转换为数字。

以上就是对使用pandas把某一列的字符值转换为数字的认识。

这篇使用pandas把某一列的字符值转换为数字的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python pandas 如何替换某列的一个值

    摘要:本文主要是讲解怎么样替换某一列的一个值. 应用场景: 假如我们有以下的数据集: 我们想把里面不是pre的字符串全部换成Nonpre,我们要怎么做呢? 做法很简单. df['col2']=df['col1'] df.loc[df['col1'] !=' pre','col2']=Nonpre 以上这篇python pandas 如何替换某列的一个值就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

  • pandas 取出表中一列数据所有的值并转换为array类型的方法

    如下所示: # -*-coding: utf-8 -*- import pandas as pd #读取csv文件 df=pd.read_csv('A_2+20+DoW+VC.csv') #求'ave_time'的平均值 aveTime=df['ave_time'].mean() #把ave_time这列的缺失值进进行填充,填充的方法是按这一列的平均值进行填充 df2=df.fillna(aveTime) #取表中的第3列的所有值 col=df2.iloc[:,2] #取表中的第3列的所有值 a

  • python数据预处理之将类别数据转换为数值的方法

    在进行python数据分析的时候,首先要进行数据预处理. 有时候不得不处理一些非数值类别的数据,嗯, 今天要说的就是面对这些数据该如何处理. 目前了解到的大概有三种方法: 1,通过LabelEncoder来进行快速的转换: 2,通过mapping方式,将类别映射为数值.不过这种方法适用范围有限: 3,通过get_dummies方法来转换. import pandas as pd from io import StringIO csv_data = '''A,B,C,D 1,2,3,4 5,6,,

  • Python pandas常用函数详解

    本文研究的主要是pandas常用函数,具体介绍如下. 1 import语句 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import datetime import re 2 文件读取 df = pd.read_csv(path='file.csv') 参数:header=None 用默认列名,0,1,2,3... names=['A', 'B', 'C'...] 自定义列名 index_col='

  • 用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

    用Python的pandas框架操作Excel文件中的数据教程

    引言 本文的目的,是向您展示如何使用pandas来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些模糊字符串匹配,以此来展示一些小花样,以及展示pandas是如何利用完整的Python模块系统去做一些在Python中是简单,但在Excel中却很复杂的事情的. 有道理吧?让我们开始吧. 为某行添加求和项 我要介绍的第一项任务是把某几列相加然后添加一个总和栏. 首先我们将excel 数据 导入到pa

  • 使用pandas把某一列的字符值转换为数字的实例

    今天小编就为大家分享一篇使用pandas把某一列的字符值转换为数字的实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助.一起跟随小编过来看看吧 使用map的方法就可以实现把某一列的字符类型的值转换为数字. class_mapping = {'A':0, 'B':1} data[class] = data[class].map(class_mapping) 首先定义一个字典,然后使用map方法就可以把某一列的字符类型的值转换为数字. 以上就是对使用pandas把某一列的字符值转换为数字的认识. 这篇使用

  • Pandas统计重复的列里面的值方法

    pandas 代码如下: import pandas as pd import numpy as np salaries = pd.DataFrame({ 'name': ['BOSS', 'Lilei', 'Lilei', 'Han', 'BOSS', 'BOSS', 'Han', 'BOSS'], 'Year': [2016, 2016, 2016, 2016, 2017, 2017, 2017, 2017], 'Salary': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8], 'Bon

  • pandas数据处理之 标签列字符转数字的实现

    pandas数据处理之 标签列字符转数字的实现

    机器学习中,当我们在进行数据预处理的时候,对于标签列非字符的数据,我们往往需要将其转换成字符,因为有的算法可能不支持非数字类型来做特征. 那么怎么快捷地来着这个转换呢,请看我的示例: 1.构建测试数据 import pandas as pd array = ['good','bad','well','bad','good','good','well','good'] 2.数据转换下,并获取标签列的字典 df = pd.DataFrame(array,columns=['status']) sta

  • pandas.loc 选取指定列进行操作的实例

    今天发现用pandas里面的数据结构可以减少大量的编程工作,从现在开始逐渐积累,记录一下: 使用标签选取数据: df.loc[行标签,列标签] df.loc['a':'b']#选取ab两行数据 df.loc[:,'one']#选取one列的数据 df.loc的第一个参数是行标签,第二个参数为列标签(可选参数,默认为所有列标签),两个参数既可以是列表也可以是单个字符,如果两个参数都为列表则返回的是DataFrame,否则,则为Series. 示例代码: df.loc[ (df.Cabin.notn

  • pandas如何优雅的列转行及行转列详解

    pandas如何优雅的列转行及行转列详解

    目录 一.列转行 1.背景描述 2.方法描述 2.1 方法1 2.2 方法2 2.3 方法3 2.4 方法4 3 思考与总结 4 思维延伸 4.1 例子1 4.2 例子2 二.行转列 1.准备数据 2.行转列实现 2.1 方法1 2.2 方法2 2.3 方法3 3.思考与总结 三.行列转换(长宽互换) 总结 一.列转行 1.背景描述 在日常处理数据过程中,你们可能会经常遇到这种类型的数据: 而我们用pandas进行统计分析时,往往需要将结果转换成以下类型的数据: 2.方法描述 准备数据 df =

  • Pandas中根据条件替换列中的值的四种方式

    目录 方法1:使用dataframe.loc[]函数 方法2:使用NumPy.where()函数 方法3:使用pandas掩码函数 方法4:替换包含指定字符的字符串 方法1:使用dataframe.loc[]函数 通过这个方法,我们可以用一个条件或一个布尔数组来访问一组行或列.如果我们可以访问它,我们也可以操作它的值,是的!这是我们的第一个方法,通过pandas中的dataframe.loc[]函数,我们可以访问一个列并通过一个条件改变它的值. 语法:df.loc[ df["column_nam

  • pandas按若干个列的组合条件筛选数据的方法

    还是用图说话 A文件: 比如,我想筛选出"设计井别"."投产井别"."目前井别"三列数据都为11的数据,结果如下: 当然,这里的筛选条件可以根据用户需要自由调整,代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 29 10:46:31 2017 @author: wq """ import pandas as pd #input.c

  • pandas将DataFrame的列变成行索引的方法

    pandas提供了set_index方法可以将DataFrame的列(多列)变成行索引,通过reset_index方法可以将层次化索引的级别会被转移到列里面. 1.DataFrame的set_index方法 data = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=["a","b","c"],columns=["A","B","C"])

  • pandas使用apply多列生成一列数据的实例

    如下所示: import pandas as pd def my_min(a, b): return min(abs(a),abs(b)) s = pd.Series([10.0247,10.0470, 10.0647,10.0761,15.0800,10.0761,10.0647,10.0470,10.0247,10.0,9.9753,9.9530,9.9353,9.9239,18.92,9.9239,9.9353,9.9530,9.9753,10.0]) df = pd.DataFrame(

随机推荐