Python 如何基于列中的值对列中的值进行二进制替换

我有一个数据帧：

v1   v2  v3
x    b   x
o    x   x
x    x   x
b    b   b
g    b   g
x    g   x

我想用1和0替换列中的值。若值等于x（且类型也必须更改），则为1；若值等于其他值，则为0（且类型也必须更改）。我怎么能这么做

我试过这个，但不起作用：

for i in range(3):
    df.iloc[:,i].replace([0,1],['b','x'],inplace=True).astype("int")

我不知道如何在每个元素上使用

.applymap（）

为“x”以外的任何东西编写带有0的部分

df.applymap(lambda el: 1 if el in ["x", "b"] else 0)

矢量化方法：

pd.DataFrame(df.isin(["x", "b"]), dtype="int", columns=df.columns)

结果

   v1  v2  v3
0   1   1   1
1   0   1   1
2   1   1   1
3   1   1   1
4   0   1   0
5   1   0   1

---

dtype

是

int64

您只需执行以下操作，而不是执行

applymap

-

(df=='x').astype(int)

如果要同时检查“x”和“b”，请使用

.isin（）

方法-

(df.isin(('x','b'))).astype(int)

---

对于矢量化方法，另一种方法是

（df==“x”）.astype（np.int64）

是的，如果您不需要列名，这确实是一种方法。哎呀，我没有意识到列名被重置了。谢谢。如果我想要它是x和b，我应该这样写pd.DataFrame（df.values==“x”或“b”，dtype=“int”，columns=df.columns）？在这种情况下，使用

df.isin（[“x”，“b”）

。答案将相应更新。

(df.isin(('x','b'))).astype(int)

    v1  v2  v3
0   1   1   1
1   0   1   1
2   1   1   1
3   1   1   1
4   0   1   0
5   1   0   1