在Pandas中，如何将布尔列转换为分类列

Question

我有一个Pandas DataFrame，其中一列包含布尔值。这样想：

id  is_male  count
0   1     True     10
1   1    False      8
2   2     True      5
3   2    False     10
4   3     True      3
5   3    False      4

例如，id表示一个学校班级，其他列表示该班级中有多少男学生和女学生。现在，同样的信息可以用一种更干净的方式呈现，比如：

id  male  female
0  1    10       8
1  2     5      10
2  3     3       4

我的问题是：有没有一种干净的方法，使用Pandas，将第一个DataFrame转换为第二个？我有一个实现，但既不干净也不简短。如果需要的话，我可以提供，但我不想把我的问题陈述弄得一团糟。

Answer 1

将pivot_table与rename:一起使用

piv = df.pivot_table(index='id', 
columns='is_male', 
values='count').rename(columns={False:'female', True:'male'})
is_male  female  male
id                   
1             8    10
2            10     5
3             4     3

要删除列名属性，请使用rename_axis:

piv = piv.rename_axis(None, axis=1)
female  male
id              
1        8    10
2       10     5
3        4     3

如果要将id作为列返回，请使用reset_index:

piv = piv.reset_index()
id  female  male
0   1       8    10
1   2      10     5
2   3       4     3

---

全部作为一行：

piv = df.pivot_table(index='id', columns='is_male', values='count')
.rename(columns={False:'female', True:'male'})
.rename_axis(None, axis=1)
.reset_index()