将Python Pandas Data Frame中的所有字符串类型替换为1

路易斯·凯勒（Lois Keller）

这是一个奇怪的特定问题，但

如果我有一个熊猫数据框，看起来像：

...
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类型并将其更改为1，因此：

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

有没有办法让df.replace（）查看字符串类型？

谢谢！

埃德·楚姆

只要您列中的其他值都是有效的数字值并且还没有NaN值to_numeric，在这种情况下，您可以使用强制将字符串值转换为数字值NaN。

然后，您可以替换NaN使用1，但由于引进的NaN，将dtype被改为float所以我们需要区分的dtype来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

现在，转换字符串，将其替换为并将1Series dtype强制转换回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

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