如何在 Python 中更改分类变量的值

在数据分析和机器学习中，经常需要对分类变量进行一些修改，比如更改某些类别的名称，合并几个类别，或者将分类变量转换成数值变量等。本篇文章将介绍在 Python 中如何进行这些操作。

我们将以一个示例数据集为例，其中包含一个分类变量 gender 表示性别，以及一个数值变量 salary 表示薪资水平。首先，读入数据集。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

更改某些类别的名称

有时候，我们可能需要将某些类别的名称更改为其他名称。比如，将 male 改为 M，将 female 改为 F。可以使用 replace 方法来完成这个任务。

df['gender'] = df['gender'].replace({'male': 'M', 'female': 'F'})

这里使用了字典的形式，将需要替换的值和替换后的值进行对应。

合并几个类别

有时候，我们需要对一些类别进行合并。比如，将 M 和 F 合并为一个 gender_unknown 类别。可以使用 replace 或者 map 方法来完成这个任务。

使用 replace 方法

df['gender'] = df['gender'].replace({'M': 'gender_unknown', 'F': 'gender_unknown'})

使用 map 方法

df['gender'] = df['gender'].map({'M': 'gender_unknown', 'F': 'gender_unknown'})

这里使用了字典的形式，将需要替换的值和替换后的值进行对应。需要注意的是，使用 map 方法时，如果存在未匹配到的值，会被替换为 NaN。

将分类变量转换成数值变量

有时候，我们需要将分类变量转换成数值变量。比如，在某些机器学习算法中，分类变量需要进行数值编码。可以使用 map 方法将分类变量转换成数值变量。

df['gender_code'] = df['gender'].map({'M': 0, 'F': 1})

这里使用了字典的形式，将分类变量的值和数值进行对应。需要注意的是，使用 map 方法时，如果存在未匹配到的值，会被替换为 NaN。

以上就是在 Python 中对分类变量进行修改的一些方法。在实际的数据分析和机器学习中，我们可能需要使用更多的方法来处理分类变量，这里仅作为一个入门介绍。