Python – 重塑 Pandas DataFrame 中的数据
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/11/5 5:32:17
我们可以通过对特定列进行分类来轻松重塑数据。在这里，我们将对"结果"列进行分类，即数字形式的通过和失败值。
导入所需的库 −
import pandas as pd
创建一个包含 2 列的 DataFrame −
dataFrame = pd.DataFrame(
{
"Student": ['Jack', 'Robin', 'Ted', 'Scarlett', 'Kat'],"Result": ['Pass', 'Fail', 'Fail', 'Pass', 'Pass']
}
)
使用 map() 函数重塑数据，并将 ‘Pass’ 设置为 1，将 ‘Fail’到 0 −
dataFrame['Result'] = dataFrame['Result'].map({'Pass': 1,'Fail': 0, })
示例
以下是代码 −
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
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
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
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有用资源
python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/
