在Python中用数字替换字符串以进行数据分析

在数据分析中，我们经常需要将文本型数据转为数值型数据以进行分析，比如将“男”、“女”转为1和0。在Python中，我们可以使用map()或replace()等函数实现这一过程。

map()函数

map()函数可以将一个函数作用于一个序列的每一个元素，并返回一个迭代器。我们可以使用lambda表达式定义一个函数，将序列中的每个元素作为变量传入lambda表达式中进行操作。例如，将“男”和“女”分别转换为1和0：

gender = ['男', '女', '女', '男', '男']
gender_mapping = { '男' : 1, '女' : 0 }
gender_numeric = list(map(lambda x: gender_mapping[x], gender))

这里我们定义了一个gender_mapping字典，将“男”映射为1，“女”映射为0。然后使用lambda表达式将gender列表中的每个元素作为x传入gender_mapping中查找对应值，并组成一个新的列表gender_numeric。

replace()函数

replace()函数可以使用新的字符串替换指定的旧字符串。这个功能在将一组字符串替换为数值时非常有用。例如，我们可以将“男”替换为1，“女”替换为0：

gender = ['男', '女', '女', '男', '男']
gender_numeric = []

for g in gender:
    g = g.replace('男', '1')
    g = g.replace('女', '0')
    gender_numeric.append(g)

这里我们遍历gender列表中的每个元素，使用replace()函数替换“男”和“女”为1和0，并将结果保存到gender_numeric列表中。

pandas库

更为简单的方法是使用pandas库中的replace()函数。pandas是Python中一个用于数据分析的强大库，它可以处理各种类型的数据，包括CSV、Excel、SQL数据库等。在pandas中，我们可以使用replace()函数将特定的字符串替换为任何值。

import pandas as pd

gender = pd.Series(['男', '女', '女', '男', '男'])
gender = gender.replace({'男':1, '女':0})

这里我们将gender列表转为pandas中的Series类型，然后使用replace()函数将“男”和“女”分别替换为1和0，最终得到gender数值型列表。

total code

diabetic_data = pd.read_csv("diabetic_data.csv")
def mapping(column, conversion):
    diabetic_data[column] = diabetic_data[column].replace(conversion)
mapping("gender", {"Male":1, "Female":0, "Unknown/Invalid": 2})
print(diabetic_data["gender"])