Question

dataframe df，df.column中的某些列存储为数据类型int64。

值均为1或0。

有没有办法用布尔值替换这些值？

Answer 1

df['column_name'] = df['column_name'].astype('bool')

例如：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.random_integers(0,1,size=5), 
                  columns=['foo'])
print(df)
#    foo
# 0    0
# 1    1
# 2    0
# 3    1
# 4    1

df['foo'] = df['foo'].astype('bool')
print(df)

产量

     foo
0  False
1   True
2  False
3   True
4   True

根据column_names列表，您可以使用以下内容将多列转换为bool dtype：

df[column_names] = df[column_names].astype(bool)

如果您没有列名列表，但希望转换所有数字列，那么您可以使用

column_names = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
df[column_names] = df[column_names].astype(bool)

Answer 2

参考：Stack Overflow unutbu（1月9日13:25），BrenBarn（2017年9月18日）

我有像年龄和ID这样的数字列，我不想将其转换为布尔值。因此，在确定unutbu显示的数字列之后，我过滤掉了最多超过1的列。

column_names = df.select_dtypes（include = [np.number]）。columns＃code at unutbu

m = df [df.select_dtypes（include = [np.number]）。columns] .max（）。reset_index（name ='max'）＃重新提取数值类型的列（使用awesome np.number1 :)）然后获取最大值并将它们存储在临时变量m。

n = m.loc [m ['max'] == 1，'max']＃然后我在另一个帖子中显示了像BrenBarn这样的过滤器，以提取max == 1的行并将其存储在临时变量n。

p = column_names [n.index] #I然后从n中提取行的索引并将它们存储在临时变量p中。这些索引与原始数据框'df'的索引相同。

df [p] = df [p] .astype（bool）#I然后使用来自unutbu的最后一段代码调用存储在我的变量p中的max == 1的行的索引。如果我直接使用column_names而不是p，那么我的所有数字列都会变成布尔值。

pandas数据帧将INT64列转换为布尔值

2 个答案: