如何在Pandas DataFrame中将True/False映射到1/0？

Question

我在python pandas DataFrame中有一个列具有布尔值True/False值,但是为了进一步计算,我需要1/0表示.有快速的熊猫/ numpy方式吗？

编辑:下面的答案似乎没有在numpy的情况下,给定一个具有整数和True/False值的dtype=object数组,返回此类数组.为了在numpy中进行进一步的计算,我必须明确地设置np_values = np.array(df.values, dtype = np.float64).

Answer 1

只是非常明确地回答如何将单列布尔值转换为整数1或0的列的问题:

df.somecolumn = df.somecolumn.astype(int)

Answer 2

只需将Dataframe乘以1(int)

[1]: data = pd.DataFrame([[True, False, True], [False, False, True]])
[2]: print data
          0      1     2
     0   True  False  True
     1   False False  True

[3]: print data*1
         0  1  2
     0   1  0  1
     1   0  0  1

Answer 3

True是1在Python,同样False是0^*:

>>> True == 1
True
>>> False == 0
True

您应该能够通过将它们视为数字来执行您想要的任何操作,因为它们是数字:

>>> issubclass(bool, int)
True
>>> True * 5
5

所以要回答你的问题,没有必要的工作 - 你已经拥有了你想要的东西.

^{*注意我使用的是英文单词,而不是Python关键字is- True不会是任何随机的同一个对象1.}

Answer 4

您也可以直接在Frames上执行此操作

In [104]: df = DataFrame(dict(A = True, B = False),index=range(3))

In [105]: df
Out[105]: 
      A      B
0  True  False
1  True  False
2  True  False

In [106]: df.dtypes
Out[106]: 
A    bool
B    bool
dtype: object

In [107]: df.astype(int)
Out[107]: 
   A  B
0  1  0
1  1  0
2  1  0

In [108]: df.astype(int).dtypes
Out[108]: 
A    int64
B    int64
dtype: object

Answer 5

这个问题特别提到了一个列，所以目前接受的答案是有效的。但是，它不能推广到多列。对于那些对通用解决方案感兴趣的人，请使用以下内容：

df.replace({False: 0, True: 1}, inplace=True)

这适用于包含许多不同类型的列的 DataFrame，无论有多少是布尔值。