pandas 数据框将 INT64 列转换为布尔值

pandas data frame transform INT64 columns to boolean(pandas 数据框将 INT64 列转换为布尔值)

问题描述

数据框 df 中的某些列 df.column 存储为数据类型 int64.

Some column in dataframe df, df.column, is stored as datatype int64.

这些值都是 1 或 0.

The values are all 1s or 0s.

有没有办法用布尔值替换这些值?

Is there a way to replace these values with boolean values?

推荐答案

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

<小时>

给定一个 column_names 列表，您可以使用以下方法将多个列转换为 bool dtype:

Given a list of column_names, you could convert multiple columns to bool dtype using:

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

If you don't have a list of column names, but wish to convert, say, all numeric columns, then you could use

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

这篇关于pandas 数据框将 INT64 列转换为布尔值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！