Pandas - 将值转换为1和0的快速方法

Question

我有一个数据框＆＃34; df＆＃34;：

   x
0 -2
1  2
2 -4
3  2
4  9
5 -2

我正在尝试找到一种快速创建新列df [＆＃39; binary＆＃39;]的方法，其中df [＆＃39; x＆＃39;]中的所有正值都输入为1，并且df [＆＃39; x＆＃39;]中的负值在新df [＆＃39;二进制＆＃39;]列中输入为0。真实的框架非常大，所以我试图用速度来做这件事。任何帮助表示赞赏。

谢谢

Answer 1

i <<- (i + 1) %% length(list.files(pattern=".csv")) + assign

gt

如果速度是您的追求

df.assign(binary=df.x.gt(0) * 1)

   x  binary
0 -2       0
1  2       1
2 -4       0
3  2       1
4  9       1
5 -2       0

Answer 2

@ piRSquared的答案很好 - 您可以找到一些方法来加快速度：

$ ipython
In [1]: import numpy as np, pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame({'x': np.random.random(1000000) - 0.5})
In [3]: %timeit df['binary'] = df['x'].gt(0).astype(np.short)
1000 loops, best of 3: 1.74 ms per loop
In [4]: %timeit df['binary'] = df['x'].gt(0).astype(np.short)
1000 loops, best of 3: 1.78 ms per loop

对我而言比以下更快：

$ ipython
In [1]: import numpy as np, pandas as pd
In [2]: df = pd.DataFrame({'x': np.random.random(1000000) - 0.5})
In [3]: %timeit df.assign(binary=df.x.gt(0)*1)
100 loops, best of 3: 5.48 ms per loop
In [4]: %timeit df.assign(binary=df.x.gt(0)*1)
100 loops, best of 3: 5.54 ms per loop