“在不清楚户籍列的数据有多少个类别的情况下,去除重复值、并将剩余不重复的省份变为一个list列表,然后将列表转换为键值对的形式,对户籍列进行替换”
data = pd.read_csv('kehuxinyong.csv',encoding='ANSI')
更改性别列数据:
# 用数值0 1 来代替性别男、女 data.loc[data['性别'] == '男', '性别'] = 0 data.loc[data['性别'] == '女', '性别'] = 1
更改户籍列的数值:
import numpy as np import random # 更改户籍列为数值 res = data1.drop_duplicates(subset=['户籍']) # 去除户籍列的重复值 data_array = np.array(res['户籍']) # 首先将pandas读取的数据转化为array data_list =data_array.tolist() # 然后转化为list形式 keys = data_list values = random.sample(range(0,len(data_list)), len(data_list)) # 生成随机整数,且不重复 dic = dict(zip(keys, values)) # 生成字典 data['户籍'] = data.iloc[:,3:4].replace(dic) # 根据key值,替换原数据 data结果如下:
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