嘗試將數據（來自 csv 文件的字符串格式）轉換為布爾值（在數據框中），我“丟失”了有關其原始值的信息，所以現在所有值都是 boolean False。我試圖更改為布爾值的列如下：df['Col1'] =df['Col1'].astype('bool')df['Col2'] =df['Col2'].astype('bool')我也試過df.Col1 = np.where(df.Col1.eq('true'), True, False)df. Col2 = np.where(df.Col2.eq('true') | df.Col2.eq('tbc'), True, False)每列 Col1 和 Col2 的唯一值是：Col1: array([true, false, nan], dtype=object)Col2: array(['true', 'false', 'tbc', nan], dtype=object)我的原始數據集具有以下值。Col1 Col2true truetrue truefalse falsenan falsefalse truetrue tbc雖然它們被轉換為布爾值，但所有值都是 False：Col1 Col2False FalseFalse FalseFalse FalseFalse FalseFalse FalseFalse False我想將 TBC 視為 True。為什么我只得到 False 值？關于如何修復它的任何想法？原始數據集和代碼示例：Date Checked Verified2018-05-23 FALSE TRUE2018-05-24 TRUE TBC2018-05-26 FALSE TBC2018-05-31 nan nan2019-12-01 TRUE TRUE2019-12-05 TRUE TBC2019-12-15 TRUE FALSE2019-12-23 FALSE nan代碼讀取文件 csv：df=pd.read_csv(path, sep=';', engine='python')轉換為小寫df= df.apply(lambda x: x.astype(str).str.lower())將字符串轉換為布爾值df['Checked'] = np.where(df['Checked'].eq('true'), True, False)df['Verified'] = np.where(df['Verified'].eq('true') | df['Verified'].eq('tbc'), True, False)然后我測試有多少行具有值 Checked = True：len(df[df['Checked']=='true']) 輸出：153轉換為布爾值選中：df['Checked'] = np.where(df['Checked'].eq('true'), True, False)len(df[df['Checked']==True])輸出：153轉換Verified為布爾值：df['Verified'] = np.where(df['Verified'].eq('true') | df['Verified'].eq('tbc'), True, False)len(df[df['Verified']==True])輸出：（0預期60）
2 回答
瀟湘沐
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您可以通過正則表達式和對兩列執行此操作df.replace：
df.astype(str).replace({'(?i)True|TBC': True, '(?i)False|nan': False}, regex=True)
Col1 Col2
0 True True
1 True True
2 False False
3 False False
4 False True
5 True True
該模式不區分大小寫。
慕森卡
TA貢獻1806條經驗 獲得超8個贊
對我來說，這非常有效。由于您沒有給出確切的 csv 格式，我假設它會是這樣的：
Date;Checked;Verified
2018-05-23;FALSE;TRUE
2018-05-24;TRUE;TBC
2018-05-26;FALSE;TBC
2018-05-31;nan;nan
2019-12-01;TRUE;TRUE
2019-12-05;TRUE;TBC
2019-12-15;TRUE;FALSE
2019-12-23;FALSE;nan
然后我像你一樣調用了代碼：
df=pd.read_csv(path, sep=';', engine='python')
df=df.apply(lambda x: x.astype(str).str.lower())
df['Checked'] = np.where(df['Checked'].eq('true'), True, False)
df['Verified'] = np.where(df['Verified'].eq('true') | df['Verified'].eq('tbc'), True, False)
生成的數據框如下所示：
Date Checked Verified
0 2018-05-23 False True
1 2018-05-24 True True
2 2018-05-26 False True
3 2018-05-31 False False
4 2019-12-01 True True
5 2019-12-05 True True
6 2019-12-15 True False
7 2019-12-23 False False
您使用哪個 python 和 pandas 版本？我用 Python 3.6.1 和 Pandas 1.04 測試了這個
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