Инвертировать значения в фрейме данных Pandas
есть ли способ инвертировать значения в фрейме данных с помощью Pandas? Я использую данные, представляющие отзывы клиентов. Он фиксируется как значение от 1 до 5, где 5 — лучшая обратная связь, а 1 — самая низкая. Я хотел бы инвертировать его так, чтобы 1 стал наивысшим баллом, поэтому в основном все 5 стали 1, 4 стали 2, а 3 остались 3. Есть ли способ добиться этого? Спасибо заранее.
Learning Data Analytics Two: Filtering data in a DataFrame
В Learning Data Analytics One: Using Python and Pandas , я рассказываю о:
0
1
1 131
2
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 2
Ответ принят как подходящий
df['Feedback'] =6- df['Feedback']
функция карты используется для замены каждого значения в серии другим значением. Итак, вы должны попробовать:
df['col_name'] = df['col_name'].map({5:1, 4:2, ...})
Пожалуйста, объясните свой ответ. Ответы без объяснений обычно помечаются как посты низкого качества для просмотра.
—
26.03.2020 07:47
Другие вопросы по теме
Извлечь данные из фрейма данных
Заменить дубликаты двумя условиями
Панды: объединение строк с условием
Как сопоставить ключи двух фреймов данных и создать новый df с соответствующими ключами?
Как я могу преобразовать png в фрейм данных для python?
Установка pandas из PyCharm — как мне применить правильное соглашение и каковы шаги?
Если возможно, пакетное удаление столбцов данных с помощью чего-то вроде метода выбора среза?
Pandas `to_csv` не может устанавливать кавычки
Почему есть NaN, когда я пытаюсь передать txt необработанных данных через pandas в python?
Панды от широких до длинных с дополнительным словарем
Похожие вопросы
Переключайте два значения в двух строках в любое время, когда значение ключевого столбца совпадает
Обратный поиск по текущему индексу в фрейме данных
Как добавить столбец из массива numpy в фрейм данных pd?
Замените значения в фрейме данных значениями из другого фрейма данных, когда общее значение найдено в определенном столбце
Pandas: передискретизация с еженедельной на ежедневную со смещением
Как правильно работать с двумя наборами данных, когда .dropna() оставляет их разного размера?
ValueError: невозможно переиндексировать дублирующую ось. Ошибка в Pandas
Изменить форму кадра данных pandas для нескольких столбцов
Предложение по фильтрации фрейма данных на основе класса k
Ускорьте превращение вероятностей в бинарные функции
df['col_name'] = 5 - df['col_name']?