將Python Pandas Data Frame中的所有字符串類型替換為1

Question

這是一個奇怪的特定問題，但

如果我的熊貓數據框看起來像：

...
8                                                        0
9                                                        0
10                                                       0
11                                                       0
12                                                       0
13                                                    Dogs
14                                                    Cats
...

我需要它查看所有字符串類型並將其更改為1，因此：

...
8                                                        0
9                                                        0
10                                                       0
11                                                       0
12                                                       0
13                                                       1
14                                                       1
...

有沒有辦法讓df.replace（）查看字符串類型？

謝謝！

Answer 1

只要您列中的其他值都是有效的數字值，並且還沒有NaN值，則可以使用to_numeric將字符串值強制為數字值，在這種情況下為NaN 。

然后，您可以替換NaN與1 ，但由於引進的NaN ，在dtype改為float ，所以我們需要區分的dtype ，以int使用astype ：

In [6]:    
# read the data into our df
import pandas as pd
import io
​
t="""8                                                        0
9                                                        0
10                                                       0
11                                                       0
12                                                       0
13                                                    Dogs
14                                                    Cats"""
df = pd.read_csv(io.StringIO(t), delim_whitespace=True, header=None)
df

Out[6]:
    0     1
0   8     0
1   9     0
2  10     0
3  11     0
4  12     0
5  13  Dogs
6  14  Cats

現在轉換字符串，將其替換為1並將Series dtype強制轉換回int：

In [7]:
df[1] = pd.to_numeric(df[1], errors='coerce').fillna(1).astype(int)
df

Out[7]:
    0  1
0   8  0
1   9  0
2  10  0
3  11  0
4  12  0
5  13  1
6  14  1