Python3字符串转数字：指定字符串转1其余转0的代码异常问题

嘿，我来帮你搞定这个问题！你这段代码执行后全变成0，核心原因是类型不匹配：
你用df.name.replace({"a" : 1, "b" :1}, inplace = True)把"a"和"b"替换成了整数1，但后面的lambda表达式里却在判断x != '1'（字符串类型的'1'）。整数1和字符串'1'是完全不同的类型，判断结果永远是True，所以所有值都被转换成0了。

下面给你几种可行的修复方案，从简单到高效：

方案1：统一替换的类型 #

把replace的目标值改成字符串'1'，让后续判断的类型一致：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name' : list('abcdefghi')})
# 替换为字符串'1'，保持类型统一
df.name.replace({"a" : '1', "b" :'1'}, inplace = True)
df['name'] = df['name'].apply(lambda x:0 if x!='1' else int(x))

方案2：用向量化操作实现（推荐） #

Pandas的向量化操作比逐行的apply高效得多，尤其适合大数据量场景。直接用isin判断元素是否在目标列表，再转成整数：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name' : list('abcdefghi')})
# isin返回布尔值，astype(int)自动把True转1，False转0
df['name'] = df['name'].isin(['a', 'b']).astype(int)

方案3：用numpy的where函数 #

如果你习惯用numpy的逻辑判断，也可以这样写：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'name' : list('abcdefghi')})
# 满足条件返回1，否则返回0
df['name'] = np.where(df['name'].isin(['a', 'b']), 1, 0)

这几种方案都能实现你想要的效果：将特定字符串（a、b）转为1，其余转为0，其中方案2是最符合Pandas最佳实践的写法哦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ybin