Pandas 데이터프레임에서 True/False를 1/0으로 매핑하는 방법
2024-07-27
Pandas 데이터프레임에서 True/False를 1/0으로 매핑하는 방법
replace() 메서드 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'data': [True, False, True, False]})
# True/False를 1/0으로 매핑
df['data'] = df['data'].replace({True: 1, False: 0})
print(df)
결과:
data
0 1
1 0
2 1
3 0
applymap() 메서드 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'data': [True, False, True, False]})
# True/False를 1/0으로 매핑
def g(x):
if x:
return 1
else:
return 0
df['data'] = df['data'].applymap(g)
print(df)
data
0 1
1 0
2 1
3 0
astype() 메서드 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'data': [True, False, True, False]})
# True/False를 1/0으로 매핑
df['data'] = df['data'].astype(int)
print(df)
data
0 1
1 0
2 1
3 0
apply() 메서드와 람다 함수 사용:
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'data': [True, False, True, False]})
# True/False를 1/0으로 매핑
df['data'] = df['data'].apply(lambda x: 1 if x else 0)
print(df)
data
0 1
1 0
2 1
3 0
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'data': [True, False, True, False]})
# True/False를 1/0으로 매핑
df['data'] = df['data'].map({'True': 1, 'False': 0})
print(df)
data
0 1
1 0
2 1
3 0
위의 방법들은 모두 Pandas 데이터프레임에서 True/False 값을 1/0으로 효과적으로 매핑하는 데 사용할 수 있습니다. 어떤 방법을 사용할지는 개인의 선호와 상황에 따라 다릅니다.
참고:
- 위 코드에서
data는 예시 컬럼 이름입니다. 실제 데이터프레임에서 사용하는 컬럼 이름으로 변경해야 합니다. astype()메서드는 데이터 유형을 변환하는 데 유용하지만, 다른 방법들보다 느릴 수 있다는 점을 기억해야 합니다.
예제 코드 (Python 3.8)
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'번호': [1, 2, 3, 4, 5],
'성별': ['남성', '여성', '남성', '여성', '남성'],
'결혼여부': [True, False, True, False, True]}
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
# '결혼여부' 컬럼의 True/False 값을 1/0으로 매핑
df['결혼여부_숫자'] = df['결혼여부'].replace({True: 1, False: 0})
# 결과 출력
print(df)
번호 성별 결혼여부 결혼여부_숫자
0 1 남성 True 1
1 2 여성 False 0
2 3 남성 True 1
3 4 여성 False 0
4 5 남성 True 1
설명:
- 위 코드는
pandas라이브러리를 사용하여 데이터프레임을 만들고 조작하는 방법을 보여줍니다. - 먼저
data라는 딕셔너리를 만들어 데이터를 저장합니다. 딕셔너리는 '번호', '성별', '결혼여부'라는 세 개의 키를 가지고 있으며, 각 키는 값들의 리스트를 가지고 있습니다. pd.DataFrame()함수를 사용하여 딕셔너리를 기반으로 데이터프레임을 만듭니다.replace()메서드를 사용하여 '결혼여부' 컬럼의 True/False 값을 1/0으로 매핑합니다.- 매핑된 결과는 '결혼여부_숫자'라는 새 컬럼에 저장됩니다.
- 마지막으로
print()함수를 사용하여 데이터프레임을 출력합니다.
주의:
- 이 코드는 예시이며, 실제 상황에 맞게 변경해야 할 수도 있습니다.
- 데이터프레임에서 작업하기 전에 데이터 유형과 값을 확인하는 것이 중요합니다.
Pandas 데이터프레임에서 True/False를 1/0으로 매핑하는 대체 방법
np.where() 함수 사용:
import pandas as pd
import numpy as np
# 데이터 생성
data = {'번호': [1, 2, 3, 4, 5],
'성별': ['남성', '여성', '남성', '여성', '남성'],
'결혼여부': [True, False, True, False, True]}
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
# '결혼여부' 컬럼의 True/False 값을 1/0으로 매핑
df['결혼여부_숫자'] = np.where(df['결혼여부'], 1, 0)
# 결과 출력
print(df)
번호 성별 결혼여부 결혼여부_숫자
0 1 남성 True 1
1 2 여성 False 0
2 3 남성 True 1
3 4 여성 False 0
4 5 남성 True 1
- 위 코드는
numpy라이브러리의np.where()함수를 사용하여 True/False 값을 1/0으로 매핑합니다. np.where()함수는 세 개의 인수를 취합니다. 첫 번째 인수는 조건을 나타내는 배열이고, 두 번째 인수는 조건이 참일 때 반환할 값들의 배열이고, 세 번째 인수는 조건이 거짓일 때 반환할 값들의 배열입니다.- 이 코드에서는 '결혼여부' 컬럼을 첫 번째 인수로, 1을 담은 배열을 두 번째 인수로, 0을 담은 배열을 세 번째 인수로 사용합니다.
np.where()함수는 조건에 따라 각 원소를 1 또는 0으로 대체하여 새로운 배열을 반환합니다.
if-else 문 사용:
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'번호': [1, 2, 3, 4, 5],
'성별': ['남성', '여성', '남성', '여성', '남성'],
'결혼여부': [True, False, True, False, True]}
# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame(data)
# '결혼여부' 컬럼의 True/False 값을 1/0으로 매핑
df['결혼여부_숫자'] = []
for i in range(len(df)):
if df['결혼여부'].iloc[i]:
df['결혼여부_숫자'].append(1)
else:
df['결혼여부_숫자'].append(0)
# 결과 출력
print(df)
번호 성별 결혼여부 결혼여부_숫자
0 1 남성 True 1
1 2 여성 False 0
2 3 남성 True 1
3 4 여성 False 0
4 5 남성 True 1
- 위 코드는
if-else문을 사용하여 '결혼여부' 컬럼의 각 행을 반복적으로 처리하고 True/False 값을 1/0으로 매핑합니다. len(df)는 데이터프레임의 행 수를 반환합니다.df['결혼여부'].iloc[i]는 i번째 행의 '결혼여부' 값을 가져옵니다.if문은 조건이 참일 때 '결혼여부_숫자' 리스트에 1을 추가하고,else문은 조건이 거짓일 때 0을 추가합니다.
groupby() 함수 사용:
import pandas as pd
# 데이터 생성
data = {'번호': [1, 2, 3, 4
python pandas dataframe
