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Kaggleタイタニック号DataFrame True,Falseを1,0に変えたい

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umimarine

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前提・実現したいこと

Kaggleのタイタニックのデータセットを使って分析をしているのですが、
'Cabin'カラムのデータの頭文字がそれぞれA,B,C,...,Gかどうかでダミー変数にしました。
'A','B','C',...,'G'カラムが今True,False,0が混在しています。
普段なら、train *= 1とすることでTrueは1に、Falseは0になるはずですが
今回それが起こりません(何も変わらない)。
どうすれば良いでしょうか。

発生している問題・エラーメッセージ

エラーメッセージ

該当のソースコード

    Survived    Pclass    Sex    Age    Fare    Embarked    man    woman    child    A    B    C    D    E    F    G
0    0    3    male    22.000    7.2500    S    1    0    0    0    0    0    0    0    0    0
1    1    1    female    38.000    71.2833    C    1    1    0    False    False    True    False    False    False    False
2    1    3    female    26.000    7.9250    S    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
3    1    1    female    35.000    53.1000    S    1    1    0    False    False    True    False    False    False    False
4    0    3    male    35.000    8.0500    S    1    0    0    0    0    0    0    0    0    0
...    ...    ...    ...    ...    ...    ...    ...    ...    ...    ...    ...    ...    ...    ...    ...    ...
886    0    2    male    27.000    13.0000    S    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
887    1    1    female    19.000    30.0000    S    0    0    0    False    True    False    False    False    False    False
888    0    3    female    29.699    23.4500    S    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
889    1    1    male    26.000    30.0000    C    1    0    0    False    False    True    False    False    False    False
890    0    3    male    32.000    7.7500    Q    1    0    0    0    0    0    0    0    0    0

train['A'] = train['A'].astype(int)
またはtrain['A'] = train['A']*1

試したこと

train['A'] = train['A'].astype(int)
またはtrain['A'] = train['A']*1

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

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回答 1

checkベストアンサー

+1

ダミー変数の作り方に問題がある可能性があります。以下の条件では0 or 1が正しく表示されました。

  1. Python 3.7.7
  2. pandas 0.25.3
  3. ダミー変数の作り方 train["Cabin"].str[0].str.get_dummies()

完全なソースは下記の通りです。

import pandas as pd
pd.options.display.max_rows = 1000

train = pd.read_csv("train.csv", keep_default_na=False)
train = pd.concat([train, train["Cabin"].str[0].str.get_dummies()], axis=1)
print(train[["Cabin", "A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "T"]])


結果

               Cabin  A  B  C  D  E  F  G  T
0                     0  0  0  0  0  0  0  0
1                C85  0  0  1  0  0  0  0  0
2                     0  0  0  0  0  0  0  0
3               C123  0  0  1  0  0  0  0  0
...
888                   0  0  0  0  0  0  0  0
889             C148  0  0  1  0  0  0  0  0
890                   0  0  0  0  0  0  0  0

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