小编Ada*_*der的帖子

我有一个数组：

([ 137.55021238,  125.30017675,  130.20181675,  109.47348838])

我需要数组值来替换 b 列，索引号保持不变：

Index    a         b         
0       0.671399 Nan
35      0.446172 Nan
63      0.614758 Nan
72      0.634448 Nan

我尝试使用替换，但没有用。是否有另一种方法可以在不将数组转换为数据帧并合并的情况下执行此操作？

在下面的脚本中,如果DataFrame单元格中包含No或者Yes在其中,则指定值0或1 .

answer= {'account': ['Adam', 'Ben', 'Tom', 'Isabel'],
     'a1': ['No', 'Yes', 'Yes', 'No'],
     'a2': ['No', 'Yes', 'No', 'No'],
     'a3': ['No', 'Yes', 'No', 'No'],
     'a4': ['Yes', 'No', 'Yes', 'Yes']}
RPI = pd.DataFrame.from_dict(answer)

我正在尝试为下面的RPI.loc语句创建一个循环或函数,所以我不必重复我拥有的50列.有没有办法做到这一点？

RPI.loc[RPI['a1'] == 'No', 'a1'] = 0
RPI.loc[RPI['a1'] == 'Yes', 'a1'] = 1
RPI.loc[RPI['a2'] == 'No', 'a2'] = 0
RPI.loc[RPI['a2'] == 'Yes', 'a2'] = 1
RPI.loc[RPI['a3'] == 'No', 'a3'] = 0
RPI.loc[RPI['a3'] == 'Yes', 'a3'] = 1
RPI.loc[RPI['a4'] == 'No', 'a4'] = 0
RPI.loc[RPI['a4'] == …