這是一個看似簡單的問題，但我似乎無法弄清楚。我有一個像這樣的數據框如果“animal”中的值為“cat”，我只希望“cat”列的值為 1，對于“animal”列的其他值也類似。這是示例數據集：data = pd.DataFrame({'animal':['cat','cat', 'dog', 'fish'], 'cat':[0,0,0,0],'dog':[0,0,0,0],'fish':[0,0,0,0],'lion':[0,0,0,0]})問題是我不能簡單地對值進行二值化，因為即使“lion”不在我的列值中，它仍然作為二進制列存在。（二進制列已定義）。我從另一篇文章中找到了這個，但似乎無法弄清楚它是如何工作的。df.fillna('').apply(lambda x : x.index==x.name).astype(int).replace(0,"")我的實際數據集有大約 100 個二進制列需要循環。任何幫助表示感謝，謝謝！
2 回答
繁花如伊
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我知道答案已經發布，但這是使用您建議的行的方法。
data.loc[:,data.columns != 'animal'].apply(lambda x : data["animal"]==x.name).astype(int)
首先，您首先調用所有不稱為“動物”的列，因為您不需要替換它們。然后 lambda 函數遍歷每一列，檢查名稱相同的情況。最后，“astype(int)”確保我們所需的條件為真時，值顯示為 1。
要獲取帶有動物名稱的數據框，只需將其保存到變量中，如下所示：
data.loc[:,data.columns != 'animal'] = data.loc[:,data.columns != 'animal'].apply(lambda x : data["animal"]==x.name).astype(int)
Out:
animal cat dog fish
0 cat 1 0 0
1 cat 1 0 0
2 dog 0 1 0
3 fish 0 0 1
largeQ
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您可以使用pd.get_dummies()：
data = pd.DataFrame({'animal':['cat','cat', 'dog', 'fish'], 'cat':[0,0,0,0],'dog':[0,0,0,0],'fish':[0,0,0,0]})
data = pd.get_dummies(data['animal'])
# To keep animal column use: data = data[['animal']].join(pd.get_dummies(data['animal']))
data
Out[1]:
cat dog fish
0 1 0 0
1 1 0 0
2 0 1 0
3 0 0 1
您還可以循環遍歷列并查看該值是否等于該列。返回True或False。然后，只需調用.astype(int)分別變換為 1 和 0 即可。
data = pd.DataFrame({'animal':['cat','cat', 'dog', 'fish'], 'cat':[0,0,0,0],'dog':[0,0,0,0],'fish':[0,0,0,0]})
for col in data.columns[1:]:
data[col] = (data['animal'] == col).astype(int)
data
Out[218]:
animal cat dog fish
0 cat 1 0 0
1 cat 1 0 0
2 dog 0 1 0
3 fish 0 0 1
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