Python – 重塑 Pandas DataFrame 中的数据

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

我们可以通过对特定列进行分类来轻松重塑数据。在这里，我们将以数字形式对“结果”列进行分类，即通过和失败值。

导入所需的库 -

import pandas as pd

创建一个具有 2 列的 DataFrame -

dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Scarlett', 'Kat'],"Result": ['Pass', 'Fail', 'Fail', 'Pass', 'Pass']
   }
)

使用该map()函数重塑数据，只需将“通过”设置为 1，将“失败”设置为 0 -

dataFrame['Result'] = dataFrame['Result'].map({'Pass': 1,'Fail': 0, })

示例

以下是代码 -

import pandas as pd
# 创建数据帧
dataFrame = pd.DataFrame(
   {
      "Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Scarlett', 'Kat'],"Result": ['Pass', 'Fail', 'Fail', 'Pass', 'Pass']
   }
)
print"DataFrame ...\n",dataFrame
# 重塑为数字
dataFrame['Result'] = dataFrame['Result'].map({'Pass': 1,'Fail': 0, })
print"\nReshaped DataFrame ...\n",dataFrame
输出结果

这将产生以下输出

DataFrame ...
   Result   Student
0    Pass      Jack
1    Fail     Robin
2    Fail       Ted
3    Pass  Scarlett
4    Pass       Kat
Reshaped DataFrame ...
   Result   Student
0       1      Jack
1       0     Robin
2       0       Ted
3       1  Scarlett
4       1       Kat

以上是 Python – 重塑 Pandas DataFrame 中的数据 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/360935.html

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