Как заменить объект в dataframe pandas другим значением в python

Question

У меня есть датафрейм, похожий на этот.

age gender edu income
15    m     MS   <=50
16    f     BS   >50
17    m     BS   <=50

Поскольку это бинарная проблема, я бы хотел, чтобы все значения <= 50K были равны 0, а> 50K - равны 1. Я пытался заменить метод, но он ничего не сделал.

data["income"].replace(["<=50K"], "0", inplace = True)

data["income"].replace( to_replace = "<=50K"], value = 0, inplace = True)

Answer 1

Использование map

df.income=df.income.map({'<=50':0,'>50':1})
df
Out[328]: 
   age gender edu  income
0   15      m  MS       0
1   16      f  BS       1
2   17      m  BS       0

Answer 2

IIUC:

data['income'] = (data.income == '>50').astype(int)

Выход:

   age gender edu  income
0   15      m  MS       0
1   16      f  BS       1
2   17      m  BS       0