产品推广方案要包含哪些内容/seo就业指导

import numpy as np
import pandas as pddf = pd.DataFrame([['张三',23,'男'],['李四',27,'女'],['王二',26,'不男不女']],columns=['姓名','年龄','性别'])
# 现在的需求是将男映射为0，女映射为1，不男不女映射为3，其他编码为‘’
print(df)def mapFun(x):y=''if x=='男':y=0elif x == '女':y = 1elif x=='不男不女':y=2else:y = ''return y
# 方式1
df['性别编码1']=df['性别'].apply(lambda x : mapFun(x))# 方式2
# python3中返回的是迭代器，必须加上list转换
df['性别编码2']=list(map(mapFun,df['性别']))# 方式3 这种方式不够灵活，因为可能存在除开['男','女','不男不女']的类别，而这个类别应该编码为‘’，后期要删除
df['性别编码3']=df['性别'].replace(to_replace=['男','女','不男不女'],  value=['0','1','2'],  inplace=False)# 还有中方式是直接使用lambda,在其中使用判断，而不自定义函数，但是这种方式对于类别过多会很复杂
df['性别编码4']=df['性别'].apply(lambda x : 0 if x=='男' else (1 if x=='女' else (2 if x=='不男不女' else '')))print(df)