python - np.where( ) 不改变所有的值

Question

df['view'] = np.where(df['view']==0, 'No view', df['view'])
df['view'] = np.where(df['view']==1, 'Mediocore', df['view'])
df['view'] = np.where(df['view']==2, 'Average', df['view'])
df['view'] = np.where(df['view']==3, 'Good', df['view'])
df['view'] = np.where(df['view']==4, 'Very good', df['view'])

我有一个房价数据集，其中“ View ”列按 1-4 的等级对 View 进行评分。我想使用此操作将它们更改为字符串，但是这段代码仅适用于第一行。

df['view'].value_counts()

-No view    4140
 2           205
 3           116
 4            70
 1            69
 Name: view, dtype: int64

我如何让 np.where() 也为它们的其余部分工作？

Answer 1

Numpy 会在第一次调用时将数组转换为字符串，这意味着列中不再有 1，而是“1”。

这段代码可以工作:

df['view'] = np.where(df['view']==0, 'No view', df['view'])
df['view'] = np.where(df['view']=='1', 'Mediocore', df['view'])
df['view'] = np.where(df['view']=='2', 'Average', df['view'])
df['view'] = np.where(df['view']=='3', 'Good', df['view'])
df['view'] = np.where(df['view']=='4', 'Very good', df['view'])

我知道您问过如何让 numpy 的“在哪里”工作，我认为上面的内容确实如此。但值得一提的是，pandas apply 在这里也可能工作得很好，按照布局与字典进行映射，另一个答案会更好。