データフレームの1つの列の値を置き換えようとしています。列（ 'female'）には、値 'female'および 'male'のみが含まれます。
私は以下を試しました：
w['female']['female']='1'
w['female']['male']='0' ただし、以前の結果とまったく同じコピーを受け取ります。
理想的には、次のループに似た出力を要素ごとに取得したいと思います。
if w['female'] =='female':
w['female'] = '1';
else:
w['female'] = '0';gotchasのドキュメント（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/gotchas.html）を調べましたが、何も起こらない理由がわかりません。
どんな助けでもありがたいです。
回答:
私が正しく理解しているなら、あなたはこのようなものが欲しいです：
w['female'] = w['female'].map({'female': 1, 'male': 0})（ここでは、値を数値を含む文字列ではなく数値に変換しています。本当に必要な場合は、"1"と"0"に変換できますが、なぜそうしたいのかはわかりません。）
使用しているので理由は、あなたのコードは、仕事があるしない['female']列（第2に'female'、あなたの中にはw['female']['female']）「の値が『女性』である行を選択」を意味するものではありません。これは、インデックスが「女性」である行を選択することを意味します。DataFrameにはないものがあります。
locを使用して、データフレームのサブセットを編集できます。
df.loc[<row selection>, <column selection>]この場合：
w.loc[w.female != 'female', 'female'] = 0
w.loc[w.female == 'female', 'female'] = 1w.female.replace(to_replace=dict(female=1, male=0), inplace=True)pandas.DataFrame.replace（）docsを参照してください。
これも機能するはずです：
w.female[w.female == 'female'] = 1
w.female[w.female == 'male'] = 0また、使用することができapplyて.get、すなわち
w['female'] = w['female'].apply({'male':0, 'female':1}.get)：
w = pd.DataFrame({'female':['female','male','female']})
print(w)データフレームw：
female
0 female
1 male
2 femaleapply辞書の値を置き換えるために使用：
w['female'] = w['female'].apply({'male':0, 'female':1}.get)
print(w)結果：
female
0 1
1 0
2 1 注： applyデータフレーム内の列のすべての可能な値がディクショナリで定義されている場合はディクショナリを使用する必要があります。それ以外の場合は、ディクショナリで定義されていない列は空になります。
これは非常にコンパクトです：
w['female'][w['female'] == 'female']=1
w['female'][w['female'] == 'male']=0別の良いもの：
w['female'] = w['female'].replace(regex='female', value=1)
w['female'] = w['female'].replace(regex='male', value=0)あるいは、これらの種類の割り当てのための組み込み関数pd.get_dummiesがあります。
w['female'] = pd.get_dummies(w['female'],drop_first = True)これにより、w ['female']で発生する各値に1つずつ、最初にドロップした2つの列を持つデータフレームが得られます（残っている列から推測できるため）。新しい列には、置き換えた文字列として自動的に名前が付けられます。
これは、2つ以上の可能な値を持つカテゴリー変数がある場合に特に役立ちます。この関数は、すべてのケースを区別するために必要な数のダミー変数を作成します。データフレーム全体を1つの列に割り当てないように注意してください。代わりに、w ['female']が「male」、「female」、または「neutral」の場合は、次のようにします。
w = pd.concat([w, pd.get_dummies(w['female'], drop_first = True)], axis = 1])
w.drop('female', axis = 1, inplace = True)次に、「女性」のダミーコーディングを提供する2つの新しい列が残り、文字列で列を削除しました。
Series.mapしてSeries.fillna列に含まれる文字列がfemaleand だけmaleでSeries.mapはない場合、NaN他の値を返すため、この場合は失敗します。
そのため、次のようにチェーンする必要がありfillnaます。
.map失敗する例：
df = pd.DataFrame({'female':['male', 'female', 'female', 'male', 'other', 'other']})
female
0 male
1 female
2 female
3 male
4 other
5 otherdf['female'].map({'female': '1', 'male': '0'})
0 0
1 1
2 1
3 0
4 NaN
5 NaN
Name: female, dtype: objectための正しい方法で、我々は、チェーンmapとfillna、我々は埋めるように、NaN元のカラムからの値で：
df['female'].map({'female': '1', 'male': '0'}).fillna(df['female'])
0 0
1 1
2 1
3 0
4 other
5 other
Name: female, dtype: object私は答えとして、上で提案されたすべてのメソッドでどのタイプのオブジェクトを取得するかを指摘する必要があると思います：それはSeriesまたはDataFrameです。
w.female.or によって列を取得するとw[[2]]（ここで、2は列の番号です）、DataFrameが返されます。したがって、この場合、次のようなDataFrameメソッドを使用できます。.replace。
Series を使用.locまたはiloc取得するときに、Seriesに.replaceメソッドがないためapply、mapなどのメソッドを使用する必要があります。