Python 熊猫不会将分类数据[性别]更改为数值[0/1]

我正在尝试通过泰坦尼克号数据集工作。我想将

Sex

列转换为二进制值。这是我的尝试：

sex = train_dataset['Sex'].replace([0,1],['female','male'],inplace=True)

当我试图

打印（性）

时，控制台输出

无

我也曾尝试在SO上实施其他方法，但它们似乎都不起作用。以下是我的完整源代码：

import pandas as pd
from numpy import corrcoef

train_dataset = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/oo92/Titanic-Kaggle/master/train.csv")
test_dataset = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/oo92/Titanic-Kaggle/master/test.csv")

survived = train_dataset['Survived']
pClass = train_dataset['Pclass']

#Doesn't work
sex = train_dataset['Sex'].replace([0,1],['female','male'],inplace=True)

age = train_dataset['Age']
fare = train_dataset['Fare']
parch = train_dataset['Parch']
sibSp = train_dataset['SibSp']

# print("Correlation between parent-children & survival is: " + str(corrcoef(survived, parch)))
# print("Correlation between age & survival is: " + str(corrcoef(survived, age)))
# print("Correlation between Siblings/Spouse & survival is: " + str(corrcoef(survived, sibSp)))

print(sex)

---

这里有两个问题，首先，您已经在

.replace（，）

中转换了参数。其次，您正在使用选项

inplace=True

。这将更改

train\u数据集

实例，而不是返回值

既然您知道在使用

inplace=True

时不会返回任何值，您就会明白

sex

应该等于

None

，因为不会返回任何值：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'a': ['male', 'female', 'female', 'male']})
>>> df
        a
# 0    male
# 1  female
# 2  female
# 3    male

无

replace=True

： 现在，当我们替换这些值时，我们将得到

>>> df.replace(['female', 'male'], [0,1])
# a
# 0  1
# 1  0
# 2  0
# 3  1

但是

df

本身看起来仍然和以前完全一样：

>>> df
        a
#  0    male
#  1  female
#  2  female
#  3    male

因此，为了替换

df

中的值，我们将执行以下操作：

>>> df['a'] = df['a'].replace(['male', 'female'], [0,1])
>>> df
#    a
# 0  0
# 1  1
# 2  1
# 3  0

使用

replace=True

： 当您运行此命令时：

df.replace（['female'，'male']，[0,1]，inplace=True））

，您将立即得到一个操作版本的

df

：

>>> df.replace(['female', 'male'], [0, 1], inplace=True)
>>> df
#    a
# 0  0
# 1  1
# 2  1
# 3  0

请注意，

inplace=True

参数使不返回任何值：

>>> test = df.replace(['female', 'male'], [0, 1], inplace=True)
>>> type(test)
# <class 'NoneType'>

>test=df.replace（['female'，'male']，[0,1]，inplace=True）
>>>型式（试验）
# 

试试：

看起来你的语法不正确。见

输出：

---

您可以使用

np.where

dataset['sex']=np.where(dataset['sex']=='female',0,1)

---

参数的官方文件：

就地：bool，如果为True，则默认为False，就地。注：这将 修改此对象上的任何其他视图（例如，来自 数据帧）。如果这是真的，则返回调用者

总之，

inplace=True

返回

None

和

inplace=False

返回执行操作的对象的副本

因此，在您的情况下，由于操作是

inplace=True

，原始的序列对象

train\u数据集['Sex']

。尝试打印

train\u数据集

，操作完成后，您将看到修改后的数据帧

---

请参阅官方文档

您正在使用选项

inplace=True

，这将更改

train\u数据集

实例，而不是返回值。既然您知道使用

inplace=True

时不会返回任何值，您就会明白

sex

应该等于

None

，因为不会返回任何值hanks@KenHBS就在Richard发布答案之前，我注意到了这一点。尽管如此，我还是感谢你的帮助。我对你的评论投了赞成票。如果你认为这是一个问得很好的问题，你也能给我一个投票吗？为什么你不检查

数据集['sex']=='male'

？默认情况下，male被分配为1。你也可以这样做。其中（数据集['sex']='male'，1,0）也应该工作并产生相同的输出。啊，好的。有道理。不幸的是，我已经接受了理查德的回答，但出于对你努力的感激，我还是投了你一票。如果你认为这是一个被问得很好的问题，你能给我一个投票吗？你也可以给这个一个机会（其实逻辑是一样的；）

train\u dataset['Sex'].eq（'male'）.astype（int）

@oo92

dataset['sex']=np.where(dataset['sex']=='female',0,1)