Wie kann ich die anzeigen True/False, 1/0 in ein Pandas DataFrame?

Ich habe eine Spalte in python pandas DataFrame hat, boolean True/False-Werte, aber für weitere Berechnungen brauche ich, 1/0 Darstellung. Gibt es einen schnellen pandas/numpy Weg, das zu tun?

BEARBEITEN:
Die Antworten scheinen nicht zu halten im Fall von numpy, dass, gegeben ein array mit sowohl Ganzzahlen und Wahr/Falsch-Werte, zurück dtype=object auf solchen array. In Verbindung mit weiteren Berechnungen in numpy, ich musste explizit np_values = np.array(df.values, dtype = np.float64).

  • Was weitere Berechnungen sind erforderlich?
InformationsquelleAutor Simon Righley | 2013-06-29
  1. 41

    True ist 1 in Python, und ebenso False ist 0*:

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

    Sollten Sie in der Lage sein, um alle Vorgänge, die Sie wollen auf Sie Sie zu behandeln, als seien Sie zahlen, wie Sie sind zahlen:

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

    Also um deine Frage zu beantworten, keine Arbeit erforderlich - Sie haben bereits, was Sie suchen.

    * Hinweis: ich benutze ist als ein Englisches Wort, nicht das Python-Schlüsselwort is - True nicht das gleiche Objekt wie in jeder x-beliebigen 1.

    • Nur vorsichtig sein, mit Datentypen zu tun, wenn die Gleitkomma-Mathematik: np.sin(True).dtype ist float16 für mich.
    • Ich habe einen dataframe mit einem boolean-Spalte, und die ich anrufen kann df.my_column.mean() Ordnung (wie Sie implizieren), aber wenn ich versuche: df.groupby("some_other_column").agg({"my_column":"mean"}) bekomme ich DataError: No numeric types to aggregate, so dass es scheint, Sie sind NICHT immer das gleiche. Nur zur info.
    • Bei pandas version 24 (und vielleicht früher) Sie können die Aggregation bool Spalten einfach Prima.
    • Es sieht aus wie numpy auch wirft Fehler bei boolean-Typen: TypeError: numpy boolean subtract, the - ` - operator ist veraltet, verwenden Sie das bitwise_xor, die ^ Betreiber, oder die logical_xor-Funktion statt.` Mit @User die Antwort der dies behebt.
    • Ein weiterer Grund, es ist nicht das gleiche: df.col1 + df.col2 + df.col3 funktioniert nicht für bool Spalten, wie es für int Spalten
    InformationsquelleAutor Gareth Latty
  2. 180

    Nur ganz explizit eine Antwort auf die Frage, wie die Konvertierung einer einzelnen Spalte mit boolean-Werte um eine Spalte von Integer 1 oder 0:

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

    InformationsquelleAutor User
  3. 51

    Multiplizieren Sie einfach Ihre Dataframe von 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
    InformationsquelleAutor shubhamgoel27
  4. 20

    Können Sie auch dies direkt auf Frames

    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
    InformationsquelleAutor Jeff
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