Gibt es eine einfache Möglichkeit das zu ändern eine Spalte mit ja/Nein 1/0 in ein Pandas dataframe?

Lese ich eine csv Datei in ein pandas dataframe, und möchten, konvertieren Sie die Spalten mit binären Antworten von strings, die ja/Nein-Ganzzahlen von 1/0. Unten zeige ich eine solche Spalten ("sampleDF" ist der pandas dataframe).

In [13]: sampleDF.housing[0:10]
Out[13]:
0     no
1     no
2    yes
3     no
4     no
5     no
6     no
7     no
8    yes
9    yes
Name: housing, dtype: object

Hilfe ist sehr willkommen!

sampleDF.housing.replace(('yes', 'no'), (1, 0), inplace=True)

InformationsquelleAutor Mushu909 | 2016-12-01

  1. 23

    Methode 1 

    sample.housing.eq('yes').mul(1)

    Methode 2 

    pd.Series(np.where(sample.housing.values == 'yes', 1, 0),
          sample.index)

    Methode 3 

    sample.housing.map(dict(yes=1, no=0))

    Methode 4 

    pd.Series(map(lambda x: dict(yes=1, no=0)[x],
              sample.housing.values.tolist()), sample.index)

    Methode 5 

    pd.Series(np.searchsorted(['no', 'yes'], sample.housing.values), sample.index)

    Alle Rendite

    0    0
1    0
2    1
3    0
4    0
5    0
6    0
7    0
8    1
9    1

    timing

    Probe

    Gibt es eine einfache Möglichkeit das zu ändern eine Spalte mit ja/Nein 1/0 in ein Pandas dataframe?

    timing

    lange sample

    sample = pd.DataFrame(dict(housing=np.random.choice(('yes', 'no'), size=100000)))

    Gibt es eine einfache Möglichkeit das zu ändern eine Spalte mit ja/Nein 1/0 in ein Pandas dataframe?

    Dies ist ein großer, in der Tiefe Antwort. Würde ich nicht haben sogar gedacht, einige dieser.

    InformationsquelleAutor piRSquared

  2. 4

    Versuchen Sie dies:

    sampleDF['housing'] = sampleDF['housing'].map({'yes': 1, 'no': 0})

    InformationsquelleAutor aws_apprentice

  3. 4
    # produces True/False
sampleDF['housing'] = sampleDF['housing'] == 'yes'

    Den oben genannten gibt Wahr/Falsch-Werte, die im wesentlichen 1/0, beziehungsweise. Booleans Unterstützung Summe, Funktionen, etc. Wenn Sie wirklich brauchen, es zu sein 1/0 Werte, die Sie verwenden können, die folgenden.

    housing_map = {'yes': 1, 'no': 0}
sampleDF['housing'] = sampleDF['housing'].map(housing_map)

    InformationsquelleAutor 3novak

  4. 2
    %timeit
sampleDF['housing'] = sampleDF['housing'].apply(lambda x: 0 if x=='no' else 1)

    1.84 ms ± 56.2 µs pro loop (mean ± std. dev. 7 läuft, 1000 loops)

    Ersetzt " ja "mit 1, "Nein" mit 0 für die df-Spalte angegeben.

    sehr hilfreich, danke!

    InformationsquelleAutor SriramKRaju

  5. 2

    Generische Art:

    import pandas as pd
string_data = string_data.astype('category')
numbers_data = string_data.cat.codes

    Referenz:
    https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.astype.html

    InformationsquelleAutor Siddaram H

  6. 0

    Versuchen Sie Folgendes:

    sampleDF['housing'] = sampleDF['housing'].str.lower().replace({'yes': 1, 'no': 0})

    InformationsquelleAutor Sazzad

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