python之Pandas DataFrame 转换为二进制

给定pd.DataFrame与 0.0 < values < 1.0 ，我想将其转换为二进制值 0/1根据定义的阈值 eps = 0.5 ,

      0     1     2 
0  0.35  0.20  0.81 
1  0.41  0.75  0.59 
2  0.62  0.40  0.94 
3  0.17  0.51  0.29 

现在，我只有这个 for loop对于大型数据集需要相当长的时间:

import numpy as np 
import pandas as pd 
 
data = np.array([[.35, .2, .81],[.41, .75, .59], 
                [.62, .4, .94], [.17, .51, .29]]) 
 
df = pd.DataFrame(data, index=range(data.shape[0]), columns=range(data.shape[1])) 
eps = .5 
b = np.zeros((df.shape[0], df.shape[1])) 
for i in range(df.shape[0]): 
    for j in range(df.shape[1]): 
        if df.loc[i,j] < eps: 
            b[i,j] = 0 
        else: 
            b[i,j] = 1 
df_bin = pd.DataFrame(b, columns=df.columns, index=df.index) 

有人知道转换为二进制值的更有效方法吗？

     0    1    2 
0  0.0  0.0  1.0 
1  0.0  1.0  1.0 
2  1.0  0.0  1.0 
3  0.0  1.0  0.0 

谢谢，

请您参考如下方法:

df.round

>>> df.round() 

np.round

>>> np.round(df) 

类型

>>> df.ge(0.5).astype(int) 

所有的 yield

     0    1    2 
0  0.0  0.0  1.0 
1  0.0  1.0  1.0 
2  1.0  0.0  1.0 
3  0.0  1.0  0.0 

注意:round 在这里起作用是因为它自动设置两个整数之间 .5 的阈值。对于自定义阈值，使用第三种解决方案