用numPy数组中的整数替换布尔值

Question

我正在确定包含布尔值的一组数据的相关性。理想的情况是用1和0替换所有布尔值的实例。如何最有效地解析我的numPy数组并替换这些值？贝娄是我必须使用的和输出......

def findCorrelation(csvFileName):
    data = pd.read_csv(csvFileName)
    data = data.values
    df = pd.DataFrame(data=data)
    npList = np.asarray(df)
    print npList
    print df.corr()

输出：

   [[320 True]
     [400 False]
     [350 True]
     [360 True]
     [340 True]
     [340 True]
     [425 False]
     [380 False]
     [365 True]]
    Empty DataFrame
    Columns: []
    Index: []
    Success

处理完成，退出代码为0

Answer 1

您正在寻找的功能是astype（documentation）。

示例：

import numpy as np

a = np.asarray([[320, True], [400, False], [350, True], [360, True], [340, True], [340, True], [425, False], [380, False], [365, True]]).astype(int)

print (a)

输出：

[[320   1]
 [400   0]
 [350   1]
 [360   1]
 [340   1]
 [340   1]
 [425   0]
 [380   0]
 [365   1]]