相关数据框：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data
我已经在DataFrame上手动添加了“性别”列，并且尝试将“男性”替换为0，将“女性”替换为1，但是它似乎不起作用。我只是得到一个“ NaN”值，而不是一和零。
相关代码：
df['sex'] = df['sex'].map({'Male': 0, 'Female': 1})
它似乎并不特定于“性别”列，因为这也不起作用：
df['success'] = df['success'].map({'<=50K': 0, '>50k':1})
有什么想法吗？
最佳答案
@ayhan是正确的，空格引起了问题。一个更适当的解决方法是添加skipinitialspace，默认情况下，当您使用read_csv读取数据时，该默认设置为False。
df = pd.read_csv(io.StringIO(data), delimiter=',', skipinitialspace=True, header=None )
df[9] = df[9].map({'Male': 0, 'Female': 1})
将给我们（第9列为“性别”列）：
0 1 2 3 4 5 \
0 39 State-gov 77516 Bachelors 13 Never-married
1 50 Self-emp-not-inc 83311 Bachelors 13 Married-civ-spouse
2 38 Private 215646 HS-grad 9 Divorced
6 7 8 9 10 11 12 13 \
0 Adm-clerical Not-in-family White 0 2174 0 40 United-States
1 Exec-managerial Husband White 0 0 0 13 United-States
2 Handlers-cleaners Not-in-family White 0 0 0 40 United-States
14
0 <=50K
1 <=50K
2 <=50K