get_dummies后为什么是true和false

get_dummies函数将一个分类变量转换为虚拟变量时，通常会将每个类别变量转换为一个或多个虚拟变量。对于二元分类变量（只有两种取值），get_dummies函数会将其转换为一个虚拟变量，并使用True和False来表示两种不同的取值。例如，假设有一个二元分类变量gender，取值为男和女，使用get_dummies函数转换后，会得到一个名为gender的虚拟变量，其中True表示男性，False表示女性。这种表示方法是一种比较常见的方式，也可以根据需要进行自定义。

相关问题

pd.get_dummies为什么会出现True和False

`pd.get_dummies()` 函数通常用于将一个分类变量转换为多个二元变量，以便进行分析和建模。在转换过程中，函数会将分类变量的每个取值都转换为一个新的二元变量，并将其编码为0或1。

如果原始数据中的分类变量只有两个取值，则 `pd.get_dummies()` 函数会将其转换为一个带有两个列的数据框（或者说是一个矩阵），其中一个列对应于原始变量的第一个取值，另一个列对应于第二个取值。这两个列的名称通常是原始变量的取值本身，或者是在 `get_dummies()` 函数中指定的前缀加上原始变量的取值。

因此，当使用 `pd.get_dummies()` 函数转换一个仅包含两个取值的分类变量时，生成的数据框将只有两列，其中一个列的名称是 `True`，另一个列的名称是 `False`。这两列中的每个元素都是0或1，表示原始变量是否等于相应的取值。

解决get_dummies处理中文后把他们变成了TRUE和FALSE，我需要0或者1

可以使用get_dummies函数的参数`prefix`和`prefix_sep`来指定生成哑变量列名的前缀和前缀分隔符，然后使用astype函数将TRUE和FALSE转换为1和0。示例如下：

import pandas as pd

# 创建包含中文的DataFrame
df = pd.DataFrame({'gender': ['男', '女', '男', '女']})

# 使用get_dummies函数生成哑变量矩阵，并指定前缀和前缀分隔符
dummy_df = pd.get_dummies(df['gender'], prefix='gender', prefix_sep='=')

# 将TRUE和FALSE转换为1和0
dummy_df = dummy_df.astype(int)

# 将哑变量矩阵合并到原始DataFrame
df = pd.concat([df, dummy_df], axis=1)

print(df)

输出结果为：

  gender  gender=女  gender=男
0      男         0         1
1      女         1         0
2      男         0         1
3      女         1         0

这样就可以将哑变量矩阵中的TRUE和FALSE转换为1和0了。