取变量 data 性别列 'Sex'，判断性别是否等于 female 女性，如果等于，则用数值 0 代替 female

的值，否则用数值 1 代替 male 男性的值。

代码如下：

data['Sex'] = data['Sex'].apply(lambda x: 0 if x == 'female' else 1)

解释：

1. 使用 apply() 方法将 lambda 表达式应用到 'Sex' 列的每个值上。
2. lambda 表达式判断当前值是否为 'female'，如果是，返回数值 0，否则返回数值 1。
3. 将 lambda 返回的数值赋值给 'Sex' 列，完成替换操作。

相关问题

取变量data性别列'Sex'，判断性别是否等于male男性(female女性)，如果等于则用数值1代替male(数值 0 代替 female)。

假设data是一个数据框，可以使用如下代码实现：

data['Sex'] = data['Sex'].apply(lambda x: 1 if x == 'male' else 0)

其中，apply()函数用于对数据框中的每个元素进行操作，lambda函数用于将'male'替换为1，将'female'替换为0。最后，将修改后的结果赋值给data的性别列'Sex'。

以下代码为什么不能生成热力图：import pandas as pd import seaborn as sns import numpy as np titanic_df = pd.read_csv("C:\\Users\\Lucky Week\\Documents\\WeChat Files\\wxid_jjvhmzk4khs412\\FileStorage\\File\\2023-05\\titanic\\train.csv") # 删除不必要的列 titanic_df.drop(['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=1, inplace=True) # 删除缺失值 titanic_df.dropna(inplace=True) # 将性别变量转换为数值变量 titanic_df['Sex'] = titanic_df['Sex'].replace({'male': 0, 'female': 1}) # 将登船港口变量转换为数值变量 titanic_df['Embarked'] = titanic_df['Embarked'].replace({'C': 0, 'Q': 1, 'S': 2}) grouped = titanic_df.groupby('Pclass') # 求每个船票等级的平均年龄 grouped['Age'].mean() # 将数据集按照性别和船票等级进行透视 pivot_df = pd.pivot_table(titanic_df, values='Survived', index='Sex', columns='Pclass') # 将缺失值填充为 0 pivot_df.fillna(0, inplace=True) # 使用 seaborn.heatmap 函数绘制热力图，并显示每个单元格的数值 sns.heatmap(data=pivot_df.head(), annot=True)

这段代码是可以生成热力图的，它的功能是读取 Titanic 数据集，并按照性别和船票等级进行透视，并生成热力图以显示不同性别和船票等级下的生还率情况。

如果你运行这段代码时没有看到热力图窗口弹出，可能是由于你的 Python 环境缺少必要的依赖库 `seaborn` 和 `matplotlib`。你可以通过在命令行或终端中运行以下命令来安装这两个库：

pip install seaborn matplotlib

如果你已经安装了这两个库，但仍然无法生成热力图，可能是由于你的计算机上缺少必要的图形界面模块或驱动程序。你可以尝试在 Jupyter Notebook 或其他 Python IDE 中运行这段代码，或者在其他计算机上运行这段代码，看看是否可以正常生成热力图。