熊猫DataFrame转换为二进制

Question

给pd.DataFrame和0.0 < values < 1.0，我想根据定义的阈值0将其转换为二进制值1 / eps = 0.5，

      0     1     2
0  0.35  0.20  0.81
1  0.41  0.75  0.59
2  0.62  0.40  0.94
3  0.17  0.51  0.29

现在，我只有这个for loop，对于大型数据集，它需要花费很长时间：

import numpy as np
import pandas as pd

data = np.array([[.35, .2, .81],[.41, .75, .59],
                [.62, .4, .94], [.17, .51, .29]])

df = pd.DataFrame(data, index=range(data.shape[0]), columns=range(data.shape[1]))
eps = .5
b = np.zeros((df.shape[0], df.shape[1]))
for i in range(df.shape[0]):
    for j in range(df.shape[1]):
        if df.loc[i,j] < eps:
            b[i,j] = 0
        else:
            b[i,j] = 1
df_bin = pd.DataFrame(b, columns=df.columns, index=df.index)

有人知道转换为二进制值的更有效方法吗？

     0    1    2
0  0.0  0.0  1.0
1  0.0  1.0  1.0
2  1.0  0.0  1.0
3  0.0  1.0  0.0

谢谢

Answer 1

df.round

>>> df.round()

np.round

>>> np.round(df)

astype

>>> df.ge(0.5).astype(int)

所有产生

     0    1    2
0  0.0  0.0  1.0
1  0.0  1.0  1.0
2  1.0  0.0  1.0
3  0.0  1.0  0.0

---

注意：round在这里起作用是因为它会自动在两个整数之间设置.5的阈值。对于自定义阈值，请使用第三种解决方案

Answer 2

或者您可以使用np.where()并将值分配给基础数组：

df[:]=np.where(df<0.5,0,1)

---

   0  1  2
0  0  0  1
1  0  1  1
2  1  0  1
3  0  1  0

Answer 3

由于我们有很多答案，而且都使用不同的方法，所以我对速度比较感到好奇。以为我分享：

# create big test dataframe
dfbig = pd.concat([df]*200000, ignore_index=True)
print(dfbig.shape)

(800000, 3)

# pandas round()
%%timeit 
dfbig.round()

101 ms ± 4.63 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

# numpy round()
%%timeit
np.round(dfbig)

104 ms ± 2.71 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

# pandas .ge & .astype
%%timeit
dfbig.ge(0.5).astype(int)

9.32 ms ± 170 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

# numpy.where
%%timeit
np.where(dfbig<0.5, 0, 1)

21.5 ms ± 421 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

---

结局：

1. 熊猫ge和astype
2. np.where
3. np.round
4. 熊猫round