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。

相关问题

使用python处理数据，如何是pandas.get_dummies函数生成0,1而不要生成True false

Pandas库中的`get_dummies`函数通常用于将分类变量转换为虚拟编码（one-hot encoding），结果通常是布尔值（True 或 False）。如果你想要生成0和1而不是True和False，可以采取以下步骤：

1. **直接编码**：在调用`get_dummies`之前，你可以先将类别数据转换为整数编码，例如使用`pd.Categorical`或者手动赋值，然后传递给`get_dummies`。

# 示例数据
df = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'A', 'C']})

# 将'A', 'B', 'C'分别映射到0, 1, 2
mapping = {'A': 0, 'B': 1, 'C': 2}
df['category'] = df['category'].map(mapping)

# 然后使用get_dummies
dummies = pd.get_dummies(df['category'])

2. **设置drop_first=True**：这个选项会在得到的结果中自动排除一个哑变量，通常选择第一个出现的类别表示0，其他表示1。

dummies = pd.get_dummies(df['category'], drop_first=True)

3. **自定义列名**：创建哑变量时，可以根据需要设置列名，避免使用默认的布尔值名称。

dummies = pd.get_dummies(df['category'], prefix='category_', drop_first=True)

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。