极客笔记pandas astype bool 详细介绍
在数据处理和分析中，经常需要对数据的类型进行转换，以满足数据处理的需求。Pandas 是一个强大的 Python 数据分析工具库，它提供了丰富的数据结构和操作方法，使得数据操作更加便捷。本文将详细介绍如何使用 pandas 的 astype 方法将数据帧（DataFrame）中的数据类型转换为布尔类型（bool）。这种类型转换在处理包含有条件表达式的数据时尤为重要，例如在过滤、清洗数据时。
1. pandas DataFrame 简介
在深入了解 astype 方法之前，首先需要了解 pandas 中的基本数据结构 —— DataFrame。DataFrame 是一个二维标签数据结构，可以看作是一个表格，类似于 Excel 中的工作表。它可以存储多种类型的数据，并且每一列数据类型可以不同。
2. astype 方法
astype 方法用于转换 pandas 对象的数据类型。当你需要修改 DataFrame 中某一列或多列的数据类型时，astype 提供了一个非常便捷的方式。使用 astype 可以将数据列的类型转换为指定的数据类型，包括 Python 原生类型、numpy 数据类型或 pandas 自己的数据类型。
3. 转换为布尔类型
布尔类型是表示逻辑值 True 或 False 的数据类型。在 pandas 中，将数据列转换为布尔类型通常用于创建过滤器（mask），或者在数据清洗中将某些特定的值标记为 True 或 False。
示例代码
以下是一系列使用 pandas 的 astype 方法将数据帧中的数据转换为布尔类型的示例代码。每个示例都是独立的，可以直接运行。
示例 1: 基本的类型转换
import pandas as pd
# 创建一个简单的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 0, 1, 1],
'B': [0, 1, 1, 0]
})
# 将列 A 转换为布尔类型
df['A'] = df['A'].astype(bool)
print(df)
Output:
示例 2: 处理非数字数据
import pandas as pd
# 创建包含非数字数据的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': ['True', 'False', 'True', 'pandasdataframe.com']
})
# 将列 A 轈换为布尔类型
df['A'] = df['A'].astype(bool)
print(df)
Output:
示例 3: 使用条件表达式转换
import pandas as pd
# 创建一个包含整数的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [10, 20, 30, 40],
'B': [5, 25, 15, 30]
})
# 创建一个新列 C，如果列 A 大于 15 则为 True，否则为 False
df['C'] = (df['A'] > 15).astype(bool)
print(df)
Output:
示例 4: 转换含有缺失值的列
import pandas as pd
# 创建一个包含缺失值的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [True, False, None, True],
'B': [1, 0, 1, None]
})
# 将列 B 转换为布尔类型，缺失值会被转换为 False
df['B'] = df['B'].astype(bool)
print(df)
Output:
示例 5: 多列同时转换
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 0, 1, 1],
'B': ['True', 'False', 'True', 'False'],
'C': [0.1, 0.0, 1.1, 1.0]
})
# 将多列同时转换为布尔类型
df[['A', 'B', 'C']] = df[['A', 'B', 'C']].astype(bool)
print(df)
Output:
更多示例
为了保持文章的简洁性，以下示例不再附加输出，但每个示例都是完整的，可以直接运行以观察效果。
示例 6: 字符串 ‘0’ 和 ‘1’ 转换
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': ['0', '1', '0', '1'],
'B': ['1', '0', '1', '0']
})
# 将列 A 和列 B 转换为布尔类型
df['A'] = df['A'].astype(bool)
df['B'] = df['B'].astype(bool)
print(df)
Output:
示例 7: 复杂条件的布尔转换
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [25, 15, 35, 45],
'B': [10, 20, 30, 40]
})
# 创建一个新列 C，如果列 A 大于列 B 的两倍，则为 True，否则为 False
df['C'] = (df['A'] > df['B'] * 2).astype(bool)
print(df)
Output:
示例 8: 使用 map 函数进行转换
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': ['yes', 'no', 'yes', 'no'],
'B': ['no', 'yes', 'no', 'yes']
})
# 使用 map 函数将 'yes'/'no' 转换为 True/False
df['A'] = df['A'].map({'yes': True, 'no': False}).astype(bool)
df['B'] = df['B'].map({'yes': True, 'no': False}).astype(bool)
print(df)
Output:
示例 9: 转换时考虑缺失值处理
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [None, 'False', 'True', None],
'B': ['True', None, 'False', 'True']
})
# 将列 A 和列 B 转换为布尔类型，缺失值保持不变
df['A'] = df['A'].astype(bool)
df['B'] = df['B'].astype(bool)
print(df)
Output:
示例 10: 使用 lambda 函数进行条件转换
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [20, 30, 10, 40],
'B': [15, 25, 5, 35]
})
# 使用 lambda 函数创建一个新列 C，如果列 A 大于列 B，则为 True，否则为 False
df['C'] = df.apply(lambda row: row['A'] > row['B'], axis=1).astype(bool)
print(df)
Output:
示例 11: 复合条件的布尔转换
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [5, 15, 25, 35],
'B': [30, 20, 10, 40]
})
# 创建一个新列 C，如果列 A 小于 20 且列 B 大于 15，则为 True，否则为 False
df['C'] = ((df['A'] < 20) & (df['B'] > 15)).astype(bool)
print(df)
Output:
示例 12: 使用 numpy 中的 where 方法进行转换
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [10, 20, 30, 40],
'B': [40, 30, 20, 10]
})
# 使用 numpy 的 where 方法创建一个新列 C
df['C'] = np.where(df['A'] > df['B'], True, False).astype(bool)
print(df)
Output:
示例 13: 多条件组合转换
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [10, 20, 30, 40],
'B': [5, 25, 35, 45],
'C': [15, 5, 25, 35]
})
# 创建一个新列 D，如果列 A 大于列 B 且列 C 小于 30，则为 True，否则为 False
df['D'] = ((df['A'] > df['B']) & (df['C'] < 30)).astype(bool)
print(df)
Output:
示例 14: 使用列表推导式进行布尔转换
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3, 4],
'B': [4, 3, 2, 1]
})
# 使用列表推导式创建一个新列 C
df['C'] = [x > y for x, y in zip(df['A'], df['B'])]
df['C'] = df['C'].astype(bool)
print(df)
Output:
