如何使用 Pandas (.map) 进行标记？答案

【问题标题】：How to labeling with Pandas (.map)?如何使用 Pandas (.map) 进行标记？
【发布时间】：2021-09-19 11:30:43
【问题描述】：

下表中的熊猫标签（.map）

m2m_similarity.columns = ['MoviId 1','MoviId 2','similarity_score']
m2m_similarity.head(3)

我试图得到标签稍微相似、相似和完全

m2m_similarity['analysis'] = m2m_similarity['similarity_score'].map({
    0.1: 'slightly-similar', 0.2: 'slightly-similar', 0.3: 'slightly-similar', 0.4: 'slightly-similar',
    0.5: 'similar', 0.6: 'similar', 0.7: 'similar', 0.8: 'similar',0.9: 'similar', 
    1.0: 'Exacly'
})
m2m_similarity.head(3)

结果是 Nan

【问题讨论】：

标签： python pandas jupyter-notebook data-science

【解决方案1】：

更好的方法是：

m2m_similarity['analysis'] = m2m_similarity['similarity_score'].map(lambda s: 'Exacly' if round(s, 2) == 1 else ('similar' if round(s, 2) >= 0.5 else 'slightly-similar'))

因为它将涵盖介于两者之间的所有选项。无论如何，请确保在 similarity_score 中有数字而不是 strings，如果它们实际上不是高精度浮点数，则只显示第一个数字。

【讨论】：

【解决方案2】：

尝试使用：

m2m_similarity['analysis'] = m2m_similarity['similarity_score'].replace({
    0.1: 'slightly-similar', 0.2: 'slightly-similar', 0.3: 'slightly-similar', 0.4: 'slightly-similar',
    0.5: 'similar', 0.6: 'similar', 0.7: 'similar', 0.8: 'similar',0.9: 'similar', 
    1.0: 'Exacly'
})

【讨论】：

使用“.replace”结果还是一样
检查列dtype是否为float。