我讀了一個csv文件到一個熊貓數據框中，並且想用二進制答案將字符串轉換爲1/0的整數。下面，我展示了其中一個這樣的列（「sampleDF」是熊貓數據框）。是否有一種簡單的方法可以將Pandas數據框中的一列是/否更改爲1/0？
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
非常感謝幫助！
# produces True/False
sampleDF['housing'] = sampleDF['housing'] == 'yes'
上面返回True/False值，它們分別是1/0。布爾支持和函數等。如果你真的需要它是1/0值，你可以使用以下。
housing_map = {'yes': 1, 'no': 0}
sampleDF['housing'] = sampleDF['housing'].map(housing_map)
嘗試這種情況：
sampleDF['housing'] = sampleDF['housing'].map({'yes': 1, 'no': 0})
方法1
sample.housing.eq('yes').mul(1)
方法2
pd.Series(np.where(sample.housing.values == 'yes', 1, 0),
sample.index)
方法3
sample.housing.map(dict(yes=1, no=0))
方法4
pd.Series(map(lambda x: dict(yes=1, no=0)[x],
sample.housing.values.tolist()), sample.index)
方法5
pd.Series(np.searchsorted(['no', 'yes'], sample.housing.values), sample.index)
所有得到
0 0
1 0
2 1
3 0
4 0
5 0
6 0
7 0
8 1
9 1
定時
給定樣品
定時
長的樣品
sample = pd.DataFrame(dict(housing=np.random.choice(('yes', 'no'), size=100000)))
這是一個很好的深入答案。我甚至不會想到其中的一些。 –
我祝你聖誕快樂！小禮物（3）如果有什麼不妥，那麼對不起！最後的誤解並不好，但我真的不做錯事，也許我可以很快寫出解釋評論......所以祝你好運，謝謝你的幫助！ – jezrael
聖誕快樂！不管這個問題如何改變，我希望你和你的家人最好（ - ： – piRSquared
%timeit
sampleDF['housing'] = sampleDF['housing'].apply(lambda x: 0 if x=='no' else 1)
1.84毫秒±每個環路56.2微秒（平均值±標準。開發。7點運行時，1000個循環的每個）
替代對象 '是' 1， '否' 以0爲指定的DF柱。
'sampleDF.housing.replace（（ '是'， '否'），（1,0），就地= TRUE）' – AChampion
，沒有工作，謝謝！ – Mushu909