为什么输出后原dataframe仍不变

如果您在修改 DataFrame 中的某一列时，发现修改后 DataFrame 的值并没有改变，可能是因为您未将修改后的结果保存回原 DataFrame 中。

在示例代码中，我们将 `df['score']` 的值替换成了新的值，但是这并没有改变原 DataFrame 的值。如果要修改原 DataFrame，需要将修改后的结果重新赋值给原 DataFrame 的对应列，即：

df['score'] = df['score'].replace({'high': 2, 'low': 1})

这样，原 DataFrame 中的 'score' 列的值就会被修改。

相关问题

为什么Rmarkdown里dataframe在行里输出不了

Rmarkdown 中的 dataframe 可以在行中输出，但是需要注意以下几点：

1. 如果 dataframe 中包含的元素较多，超过了当前行的宽度，那么就会被折行显示。

2. 如果 dataframe 中包含的元素中有特殊字符（比如斜杠、反斜杠等），则需要进行转义处理才能正常显示。

3. 如果 dataframe 中包含的元素中有中文字符，需要设置编码才能正常显示。

下面是一个例子，演示了如何在 Rmarkdown 中输出 dataframe：

df <- data.frame(
  name = c("Alice", "Bob", "Charlie"),
  age = c(25, 30, 35),
  sex = c("F", "M", "M")
)

cat("Name\tAge\tSex\n")
cat(paste(df$name, df$age, df$sex, sep = "\t"), sep = "\n")

这段代码会输出一个包含三列的 dataframe，分别是姓名、年龄和性别。第一行输出表头，第二行输出数据。注意，这里使用了 `cat()` 函数将 dataframe 输出为纯文本格式，而不是在代码块中直接输出 dataframe。

dataframe 输出为csv

你可以使用pandas库中的to_csv方法将DataFrame对象输出为CSV文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将DataFrame输出为CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

在这个例子中，DataFrame对象被保存为名为"output.csv"的CSV文件。`index=False`参数表示不将索引列输出到CSV文件中。你可以根据需要调整文件名和其他参数。