Python 如何使用pandas更改colunm项的值？

这是我关于stackoverflow的第一个问题

我正在实现一个机器学习分类算法，我想将它推广到任何目标类在最后一列中的输入数据集。为此，我希望使用python中的pandas修改该列的所有值，而不需要知道每一列或每一行的名称

例如，假设我加载了一个数据集：

dataset = pd.read_csv('random_dataset.csv')

假设最后一列包含以下数据：

0   dog
1   dog
2   cat
3   dog
4   cat

我想将每个“dog”外观更改为1，将每个cat外观更改为0，以便该列看起来：

0   1
1   1
2   0
3   1
4   0

我发现了一些使用熊猫改变特定细胞值的方法，但是对于这种情况，什么是最好的方法呢

我非常感谢您的回答。

根据要求使用并映射值：

df['col_name'] = df['col_name'].map({'dog' : 1 , 'cat': 0})

或者->使用（将对象编码为枚举类型）->如果要分配随机数值

df['col_name'] = df['col_name'].factorize()[0]

输出： 根据要求使用并映射值：

df['col_name'] = df['col_name'].map({'dog' : 1 , 'cat': 0})

或者->使用（将对象编码为枚举类型）->如果要分配随机数值

df['col_name'] = df['col_name'].factorize()[0]

输出： 您可以使用：

df['column']=pd.Categorical（df['column']）代码

您也可以为此使用内置功能：

df['column']=df['column'].astype（'category'）.cat.code

您可以使用：

df['column']=pd.Categorical（df['column']）代码

您也可以为此使用内置功能：

df['column']=df['column'].astype（'category'）.cat.code

谢谢！为了实现我想要的（在不知道列名的情况下获得结果），我必须添加一些额外的代码，但是使用map是一个很好的技巧。谢谢！为了实现我想要的（在不知道列名的情况下获得结果），我必须添加一些额外的代码，但是使用map是一个很好的技巧。这很简单！问题是结果不是二进制的，但是通过一些额外的代码，我们可以解决它。这很简单！问题是结果不是二进制的，但是通过一些额外的代码，我们可以解决它。