1.背景
Titanic存活率預測案例:
# 讀取數據
df_train = pd.read_csv("./data/train.csv")
df_train.head()
OUT:
乘客姓名重復度太低,不適合直接使用。而姓名中包含Mr. Mrs. Dr.等具有文化特征的信息,可將之抽取出來:
# 定義一個抽取方法
def GetMiddleStr(content):
startStr = ','
endStr = '.'
startIndex = content.index(startStr)
if startIndex>=0:
startIndex += len(startStr)
endIndex = content.index(endStr)
content = content[startIndex:endIndex]
return content
df_train["Name"] = df_train["Name"].apply(GetMiddleStr)
df_train['Name'].unique()
OUT:
array([' Mr', ' Mrs', ' Miss', ' Master', ' Don', ' Rev', ' Dr', ' Mme',
' Ms', ' Major', ' Lady', ' Sir', ' Mlle', ' Col', ' Capt',
' the Countess', ' Jonkheer'], dtype=object)
通過replace()方法將上面得到的頭銜縮小類別。
2.BUG復現
df_train["Name"] = df_train["Name"].replace(['Lady','the Countess','Capt','Col',\
'Don','Dr','Major','Rev','Sir',\
'Jonkheer','Dona'],'Rare')
df_train["Name"] = df_train["Name"].replace('Mlle','Miss')
df_train["Name"] = df_train["Name"].replace('Ms','Miss')
df_train["Name"] = df_train["Name"].replace('Mme','Mrs')
df_train['Name'].unique()
OUT:
array([' Mr', ' Mrs', ' Miss', ' Master', ' Don', ' Rev', ' Dr', ' Mme',
' Ms', ' Major', ' Lady', ' Sir', ' Mlle', ' Col', ' Capt',
' the Countess', ' Jonkheer'], dtype=object)
3.原因
在Python中字符串是immutable對象,是不可變對象。所以string使用replace需要重新賦值,生成一個新的對象。(即replace函數返回一個新值,不改變原來str的值,所以輸出的仍為原結果)
4.解決
不能直接調用replace(),需要轉為字符串,才可以對元素的部分內容進行修改
df_train["Name"] = df_train["Name"].str.replace('Mlle','Miss')
但是此方法代碼中傳入replace“被替換的值”不支持傳入列表,僅支持傳入單個字符串
如,以下代碼將會報錯:
df_train["Name"] = df_train["Name"].str.replace(['Lady','the Countess','Capt','Col',\
'Don','Dr','Major','Rev','Sir',\
'Jonkheer','Dona'],'Rare')