python – 将零和1的列解释为二进制并将其存储为整数列

发布时间：2020-12-20 11:52:16 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有一个0和1的数据帧.我想将每个列视为其值是整数的二进制表示.进行此转换的最简单方法是什么？我要这个： df = pd.DataFrame([[1,1],[1,1,0],[0,1]])print df 0 1 20 1 0 11 1 1 02 0 1 13 0 0 1 转换成： 0 121 62 11dtype: int64 尽可能高效. 解决方法

我有一个0和1的数据帧.我想将每个列视为其值是整数的二进制表示.进行此转换的最简单方法是什么？

我要这个：

df = pd.DataFrame([[1,1],[1,1,0],[0,1]])

print df

   0  1  2
0  1  0  1
1  1  1  0
2  0  1  1
3  0  0  1

转换成：

0    12
1     6
2    11
dtype: int64

尽可能高效.

解决方法

类似的解决方案,但更快：

print (df.T.dot(1 << np.arange(df.shape[0] - 1,-1,-1)))
0    12
1     6
2    11
dtype: int64

时序：

In [81]: %timeit df.apply(lambda col: int(''.join(str(v) for v in col),2))
The slowest run took 5.66 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000 loops,best of 3: 264 μs per loop

In [82]: %timeit (df.T*(1 << np.arange(df.shape[0]-1,-1))).sum(axis=1)
1000 loops,best of 3: 492 μs per loop

In [83]: %timeit (df.T.dot(1 << np.arange(df.shape[0] - 1,-1)))
The slowest run took 6.14 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000 loops,best of 3: 204 μs per loop

（编辑：李大同）

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