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。