Python .loc混淆

Question

我正在使用Datacamp平台为泰坦尼克号做一个Kaggle教程。

我了解.loc在Pandas中的用法--使用列标签逐行选择值……

我的困惑来自于这样一个事实:在Datacamp教程中，我们希望定位"Sex“列中的所有"Male”输入，并将其替换为0。他们使用以下代码段来完成此操作：

titanic.loc[titanic["Sex"] == "male", "Sex"] = 0

有人能解释一下这是怎么回事吗？我以为.loc接受行和列的输入，那么==是用来做什么的？

它不应该是：

titanic.loc["male", "Sex"] = 0

谢谢!

Answer 1

它将列Sex设置为1。如果条件仅为True，则其他值保持不变：

titanic["Sex"] == "male"

示例：

titanic = pd.DataFrame({'Sex':['male','female', 'male']})
print (titanic)
      Sex
0    male
1  female
2    male

print (titanic["Sex"] == "male")
0     True
1    False
2     True
Name: Sex, dtype: bool

titanic.loc[titanic["Sex"] == "male", "Sex"] = 0
print (titanic)

0       0
1  female
2       0

这与boolean indexing和loc非常相似-它只按条件选择列Sex的值：

print (titanic.loc[titanic["Sex"] == "male", "Sex"])
0    male
2    male
Name: Sex, dtype: object

但我认为在这里，如果只需要将male和female值转换为其他值，则使用map更好：

titanic = pd.DataFrame({'Sex':['male','female', 'male']})
titanic["Sex"] = titanic["Sex"].map({'male':0, 'female':1})
print (titanic)
   Sex
0    0
1    1
2    0

编辑：

主loc用于按索引和列设置新值：

titanic = pd.DataFrame({'Sex':['male','female', 'male']}, index=['a','b','c'])
print (titanic)
      Sex
a    male
b  female
c    male

titanic.loc["a", "Sex"] = 0
print (titanic)
      Sex
a       0
b  female
c    male

titanic.loc[["a", "b"], "Sex"] = 0
print (titanic)
    Sex
a     0
b     0
c  male