使用字典重新映射 Pandas DataFrame 列中的值

在数据分析和数据科学领域，我们常常需要将 DataFrame 列中的一组值映射为另一组值。这通常是可以通过使用字典来完成的。

下面是一个示例 DataFrame：

import pandas as pd

data = {'name': ['John', 'Peter', 'Annie', 'Mary'], 'gender': ['M', 'M', 'F', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出结果：

    name gender
0   John      M
1  Peter      M
2  Annie      F
3   Mary      F

现在假设我们要将 gender 列中的 M 映射为 Male，将 F 映射为 Female。我们可以使用一个字典来实现：

mapping = {'M': 'Male', 'F': 'Female'}

df['gender'] = df['gender'].map(mapping)

print(df)

输出结果：

    name  gender
0   John    Male
1  Peter    Male
2  Annie  Female
3   Mary  Female

可以看到，gender 列中的值已经成功地被映射为了 Male 和 Female。

除了使用 map() 函数，我们还可以使用 replace() 函数来实现同样的结果：

mapping = {'M': 'Male', 'F': 'Female'}

df['gender'] = df['gender'].replace(mapping)

print(df)

输出结果：

    name  gender
0   John    Male
1  Peter    Male
2  Annie  Female
3   Mary  Female

以上就是使用字典重新映射 Pandas DataFrame 列中的值的介绍。无论是 map() 还是 replace() 函数都可以使用，具体选择哪个函数取决于个人习惯。