Die Umwandlung aller vorkommen von True/False, 1/0 in einem dataframe mit gemischter Datentyp

Ich habe einen dataframe, der hat über 100 Spalten, gibt Es einige Boolesche Spalten und einige chars. Ich möchte, um zu ersetzen Sie alle booleschen Werte True/False und auch -1 mit 1/0. Ich möchte es auf ganze dataframe statt einzelne Spalte.

Sah ich einige Lösungen hier, wie das konvertieren die Spalte integer. Aber ich möchte vermeiden, die Bewegung werde durch 100s von Spalten.

Hier ist etwas, was ich erfolglos versucht:

test.applymap(lambda x: 1 if x=='True' else x)
test.applymap(lambda x: 0 if x=='False' else x)

Aber der dataframe test hat immer noch True/False

x gleich True, nicht 'True'. Auch so, Sie immer noch müssen, konvertieren Sie die Spalte Typ erste; Speicherung 1 in einem boolean-Feld wird nur noch speichern True.

InformationsquelleAutor muni | 2016-07-21

data-manipulation python

10

applymap ist nicht in-place standardmäßig wird es wieder ein neues dataframe.

Den richtigen Weg:
```
test = test.applymap(lambda x: 1 if x == True else x)
test = test.applymap(lambda x: 0 if x == False else x)
```
oder
```
test = test.applymap(lambda x: 1 if x == True else x).test.applymap(lambda x: 0 if x=='False' else x)
```
oder einfach
```
test.applymap(lambda x: 1 if x == True else x, inplace=True)
test.applymap(lambda x: 0 if x == False else x, inplace=True)
```
Obwohl replace scheint der beste Weg, dies zu erreichen:
```
test.replace(False, 0, inplace=True)
```
- vielleicht, weil, wenn ich angewendet fillna, es konvertiert den Datentyp von boolean int64. Da alle diese Spalten haben derzeit Datentyp int64.
- Interessanterweise df.ersetzen(False, 0) funktionierte nicht für mich. Ich verwende python 2.7 - obwohl ich bezweifle, es ist anders in 3.0
- viel mehr wahrscheinlich mit pandas version.
- Gut zu wissen - danke. Der lambda-Ausdruck ersetzen hat funktioniert gut für mich - aber die df.ersetzen Sie sah einfach so viel mehr elegant, dass ich wollte, es zu benutzen.
InformationsquelleAutor DeepSpace
4

Für eine einzelne Spalte, der einfachste Weg ist bei weitem zu konvertieren die Spalte Typ. Pandas ist smart genug, um die Karte boolean int richtig.
```
df.column_name = df.column_name.astype(int)
```
Wenn df.column_name beginnt, wie Boolean, es werden Nullen und Einsen nach der Konvertierung zu geben int

InformationsquelleAutor Richard
0
```
int(True) 
```
oder
```
int(1==1)
```
oder verwendet werden, mit lambda:

lambda x: int(x)

True ist 1, False ist 0 und -1 wird -1.

InformationsquelleAutor L. Astola

Definieren Sie eine Funktion, die Schleifen die .replace() durch jede Spalte der Dataframe:

def replace_boolean(data):
    for col in data:
        data[col].replace(True, 1, inplace=True)
        data[col].replace(False, 0, inplace=True)

replace_boolean(test)

InformationsquelleAutor Johnny Yiu

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