我正在尝试修改一些列，使所有的yes和no变为1和0：
df['Outbreak Associated', 'FSA'] = df['Outbreak Associated', 'FSA'].map({'yes': '1', 'no': '0'})
一次执行一次即可，但是两次或更多次却给我一个错误。我想我缺少一些简单的东西，但我想不出它是什么。
KeyError: ('Outbreak Associated', 'FSA')
有什么想法吗？
您可以使用replace，但如果没有匹配项获得原始值，则不能NaN这样map：
cols = ['Outbreak Associated', 'FSA']
df[cols] = df[cols].replace({'yes': '1', 'no': '0'})
解决方案Series.map-您可以DataFrame.apply使用lambda函数来循环每一列：
df[cols] = df[cols].apply(lambda x: x.map({'yes': '1', 'no': '0'}))
或使用DataFrame.stack和Series.unstack：
df[cols] = df[cols].stack().map({'yes': '1', 'no': '0'}).unstack()
或map分别用于每列;）：
d = {'yes': '1', 'no': '0'}
df['Outbreak Associated'] = df['Outbreak Associated'].map(d)
df['FSA'] = df['FSA'].map(d)
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