Python 将 0 转换为 0.693147180559945

Question

我在 R 中创建了一个数据框，其中有一列包含虚拟变量（因此为 1 或 0）并使用

将其保存到文件中

write.table(my_df,"my_df.txt",sep=" ", eol="\r\n", row.names=FALSE)

然后，我使用

将文件读入Python

with open('./my_df.txt', 'r') as myfile:
    my_df = myfile.read().splitlines()

最后，我想对包含虚拟变量的列做一些事情：

header = my_df[0].split(' ')
body = my_df[1:]
for i,j in enumerate(header):
    if j == '"dummy_variable_column"':
        column_index = i
dummies = [row.split(' ')[column_index].replace('"', '') for row in body]

这是我经常使用的方法。但是，在这种特定情况下，变量 dummies 中保留问题列的某些值是 0.693147180559945。我无法向自己解释这一点，变量中应该只有 0 和 1。有人知道发生了什么事吗？

*第二次编辑（因为评论）

这是print(my_df[:20])

的输出

"subject" "session" "trial" "age" "gender" "dummy_variable_column"
"s1" 1 2 19 "female" 0
"s1" 1 4 19 "female" 0
"s1" 1 11 19 "female" 0
"s1" 1 14 19 "female" 1
"s1" 1 15 19 "female" 0
"s1" 1 16 19 "female" 0
"s1" 1 17 19 "female" 1
"s1" 1 21 19 "female" 0
"s1" 1 24 19 "female" 0
"s1" 1 26 19 "female" 0
"s1" 1 39 19 "female" 0
"s1" 1 40 19 "female" 0
"s1" 1 41 19 "female" 1
"s1" 1 45 19 "female" 0
"s1" 1 48 19 "female" 0
"s1" 1 49 19 "female" 0
"s1" 1 50 19 "female" 0
"s1" 1 59 19 "female" 1
"s1" 1 61 19 "female" 0

但是，print(my_df[37045]) 确实会产生

"s20" 1 26 19 "male" 0.693147180559945

此外，我想指出，在 R 中，在命令 unique(my_df$dummy_variable_column) 之后给出以下输出：0 1

*第三次编辑因为评论

这是我处理专栏的方式：

header = my_df[0].split(' ')
body = my_df[1:]
for i,j in enumerate(header):
    if j == '"dummy_variable_column"':
        dummy_index = i
dummies = [item.split(' ')[dummy_index] for item in my_df]

例如 print(dummies[37044]) 输出 0.693147180559945

Answer 1

原来R dataframe中有一列，由're + ba'等值组成。由于 space，列表理解 dummies = [item.split(' ')[dummy_index] for item in my_df]（第 3 次编辑）中 space 的拆分确实无法从正确的列中获取值。

Python 将 0 转换为 0.693147180559945

Python transforms 0 to 0.693147180559945

python

r

binary

dummy-variable