對數(shù)據(jù)表的操作經(jīng)常需要重命名變量，或者中心賦值某個(gè)變量，可以使用numpy的where，也可以使用rename， 或者使用replace。

使用字典的方式比較方便。下面是代碼：

import pandas as pd import statsmodels.api as sm import numpy as np df = pd.read_excel("sn_short_for_reg.xlsx")df.keys() df['y_sat']df_new = df[df['y_sat'].isnull() == False]df_new.shapey_sat = df_new['y_sat'] y_saty2 = np.where(y_sat >0, 1, 0)y2 pd.Series(y2).value_counts()df_new['y2'] = y2df df_newdf_new_short = df_new[df_new['sat_default_idx'] == 0]df_new_short.shapedf_new_short df_new_shortx3 = df_new_short['x3_post_level'] x3.value_counts()d_x3 = {"市":2,"省":1,"區(qū)":3,"天津市":1,"北京市":1,"自治州":2,"縣":3,"盟":2,"重慶市":1,"上海市":1 }df_new_short['x3_post_level'].replace(d_x3) df_new_short['x3_post_level']df_new_short['x3_2'] =df_new_short['x3_post_level'].replace(d_x3)df_new_short.head()df_new_short.keys() df_new_short['x1_psot_length']d_newname = {"x1_psot_length":"x1_post_length" }df_new_short.rename(columns=d_newname)

數(shù)據(jù)表概覽

使用where賦值

?

使用字典 對變量重新賦值

結(jié)果如下：

使用字典重命名 變量，要使用inplace選項(xiàng)，不然數(shù)據(jù)表不會(huì)改

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python 变量名重新赋值 变量重新赋值 通过字典的方式的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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