Некоторая колонка в dataframe df, df.column, хранится как тип данных int64.
Все значения равны 1 или 0.
Есть ли способ заменить эти значения булевыми значениями?
Некоторая колонка в dataframe df, df.column, хранится как тип данных int64.
Все значения равны 1 или 0.
Есть ли способ заменить эти значения булевыми значениями?
df['column_name'] = df['column_name'].astype('bool')
Например:
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)
доходность
foo
0 False
1 True
2 False
3 True
4 True
Учитывая список column_names
, вы можете преобразовать несколько столбцов в bool
dtype, используя:
df[column_names] = df[column_names].astype(bool)
Если у вас нет списка имен столбцов, но вы хотите преобразовать, скажем, все числовые столбцы, то вы можете использовать
column_names = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
df[column_names] = df[column_names].astype(bool)
Ссылка: Переполнение стека unutbu (9 января в 13:25), BrenBarn (18 сентября 2017 г.)
У меня были числовые столбцы, такие как возраст и ID, которые я не хотел преобразовывать в логические. Таким образом, после идентификации числовых столбцов, как показал нам unutbu, я отфильтровал столбцы, которые имели максимум больше 1.
# code as per unutbu
column_names = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
# re-extracting the columns of numerical type (using awesome np.number1 :)) then getting the max of those and storing them in a temporary variable m.
m=df[df.select_dtypes(include=[np.number]).columns].max().reset_index(name='max')
# I then did a filter like BrenBarn showed in another post to extract the rows which had the max == 1 and stored it in a temporary variable n.
n=m.loc[m['max']==1, 'max']
# I then extracted the indexes of the rows from n and stored them in temporary variable p.
# These indexes are the same as the indexes from my original dataframe 'df'.
p=column_names[n.index]
# I then used the final piece of the code from unutbu calling the indexes of the rows which had the max == 1 as stored in my variable p.
# If I used column_names directly instead of p, all my numerical columns would turn into Booleans.
df[p] = df[p].astype(bool)