交換値ではない作業パンダ

Question

私のサンプルデータセット：

import pandas as pd 
import numpy as np 
df = {'ID': ['A',0,0,1,'A',1], 
'ID1':['Yes','Yes','No','No','Yes','Yes']} 
df = pd.DataFrame(df) 

私の本当のデータセットをExcelファイルから読み込まれ、列「ID1」は「はい」または「いいえ」を含んでいます。 'ID'列に1,0、Aが含まれています。 私がしたい：列「ID1」の

1. 私は「A」を交換したい列「ID」の0

2. として1と「いいえ」と「はい」を交換したいです0

ように私は

# The values didn't change 
df['ID1']=df['ID1'].replace(['Yes', 'No'], [1, 0]) 
# Or, The values didn't change 
df['ID1']=df['ID1'].replace(['Yes', 'No'], [1, 0],inplace='ignore') 
# Or, it turns 'A' to 'nan' 
df['ID'] = df['ID'].map({1: 1, 0: 0, 'A':0}) 
# OR, it turns 'A' to 'nan' 
df['ID'] = df['ID'].map({1: 1, 0: 0, 'A':0}, na_action=None) 

私のコードは完璧に動作し、次の方法を試してみました私のサンプルデータセットのコードを実行して、シリーズをDF、に変換するサンプルデータセットを取得しても、私がExcelファイルから読み込んだ実際のデータセットでは機能しません。私はオンラインで検索しましたが、理由を理解できませんでした。実際のデータセットのこれらの列はオブジェクト型ですが、文字列に変換しようとしましたがまだ動作しません。

編集：私の本当のデータセット読み取るため

私のコード：

path =os.chdir(r"S:\path") 

df1 = pd.read_excel('data.xlsx',skiprows=[0]) 

df1['ID']=df1['ID'].str.strip() 
df1['ID'] = df1['ID'].map({'1': 1, '0': 0, 'A':0}, na_action=None) 

df1['ID1']=df1['ID1'].str.strip() 
df1['ID1']=df1['ID1'].replace(['Yes', 'No'], [1, 0]) 

df1.head() 
Out[55]: 
    ID1 ID 
0 1 NaN 
1 1 NaN 
2 1 NaN 
3 1 0.0 
4 1 NaN 

を私はオンライン私のファイルをアップロードしたが、このリンクをチェックしてください：https://filebin.ca/3UAh5051Psnv/test.xlsx

Answer 1

はID1をきれいにしてくださいおよびID列：

df['ID'] = df['ID'].astype(str).str.strip().map({'1': 1, '0': 0, 'A':0}, na_action=None) 
df['ID1'] = df['ID1'].str.strip().replace(['Yes', 'No'], [1, 0]) 

結果：あなたはそれが動作しない、あなたの実際のユースケースの詳細を与える必要があると思い

In [234]: df 
Out[234]: 
    ID1 ID 
0  1 1 
1  1 1 
2  1 1 
3  1 0 
4  1 1 
5  1 1 
6  1 0 
7  1 1 
8  1 1 
9  1 1 
10 1 1 
11 1 1 
12 1 1 
13 1 0 
14 1 1 
15 1 1 
16 1 0 
17 1 1 
18 1 1 
19 1 1 
20 1 1 
21 1 1 
22 1 1 
23 1 1 
24 1 1 
25 1 1 
26 1 1 
27 1 1 
28 1 1 
29 1 1 
30 1 1