在混合数据类型的数据帧中将所有出现的True/False转换为1/0

Question

我有一个数据框，大约有100列，有一些布尔列和一些字符。我想用1/0替换所有值为True/False和-1的布尔值。我想将它应用于整个数据帧而不是单个列。

我在这里看到了一些解决方案，比如将列转换为整数。但我想避免穿过100个柱子的练习。

以下是我试过但没有成功的东西：

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

但是dataframe测试仍然有True/False

Answer 1

默认情况下，applymap不在适当位置，它将返回一个新的数据帧。

正确的方法：

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

或者

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

或者只是

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

尽管replace似乎是实现这一目标的最佳方法：

test.replace(False, 0, inplace=True)

Answer 2

定义一个函数，该函数在数据帧的每一列中循环.replace（）：

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)

Answer 3

对于单个列，目前最简单的方法是转换列类型。Pandas足够聪明，能够正确映射布尔值以进行int。

df.column_name = df.column_name.astype(int)

如果df.column_name以Boolean开头，则在转换为类型int后，它将变为零和一