通过 pandas 中的单个字典映射多列 [英] map multiple columns by a single dictionary in pandas

问题描述

我有一个DataFrame，其中有多个带有'yes'和'no'字符串的列.我希望所有这些都转换为布尔型dtype.要映射一列，我将使用

I have a DataFrame with a multiple columns with 'yes' and 'no' strings. I want all of them to convert to a boolian dtype. To map one column, I would use

dict_map_yn_bool={'yes':True, 'no':False}
df['nearby_subway_station'].map(dict_map_yn_bool)

这将完成一栏的工作.如何用单行代码替换多列?

This would do the job for the one column. how can I replace multiple columns with single line of code?

推荐答案

您可以使用 stack / unstack 习惯用法

df.stack().map(dict_map_yn_bool).unstack()

使用@jezrael的设置

Using @jezrael's setup

df = pd.DataFrame({'nearby_subway_station':['yes','no'], 'Station':['no','yes']})
dict_map_yn_bool={'yes':True, 'no':False}

然后

df.stack().map(dict_map_yn_bool).unstack()

  Station nearby_subway_station
0   False                  True
1    True                 False

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