So konvertieren sie boolesche werte in pandas in ganzzahlige werte

Sie können die folgende grundlegende Syntax verwenden, um eine Spalte mit booleschen Werten in eine Spalte mit ganzzahligen Werten in Pandas zu konvertieren:

 df. column1 = df. column1 . replace ({ True : 1 , False : 0 })

Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.

Beispiel: Konvertieren Sie in Pandas einen Booleschen Wert in eine Ganzzahl

Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'],
                   ' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20],
                   ' playoffs ': [True, False, False, False, True, False, True]})

#view DataFrame
df

Wir können dtypes verwenden, um den Datentyp jeder Spalte schnell zu überprüfen:

 #check data type of each column
df. dtypes

team object
int64 dots
playoffs bool
dtype:object

Wir sehen, dass die Spalte „Playoffs“ vom Typ boolean ist.

Wir können den folgenden Code verwenden, um die Wahr/Falsch-Werte in der Spalte „Playoffs“ schnell in ganzzahlige 1/0-Werte umzuwandeln:

 #convert 'playoffs' column to integer
df. playoffs = df. playoffs . replace ({ True : 1 , False : 0 })

#view updated DataFrame
df

	team points playoffs
0 to 18 1
1 B 22 0
2 C 19 0
3 D 14 0
4 E 14 1
5 F 11 0
6 G 20 1

Jeder True- Wert wurde in 1 und jeder False- Wert in 0 konvertiert.

Wir können dtypes erneut verwenden, um zu überprüfen, ob die Spalte „Playoffs“ jetzt eine Ganzzahl ist:

 #check data type of each column
df. dtypes

team object
int64 dots
playoffs int64
dtype:object

Wir können sehen, dass die Spalte „Playoffs“ jetzt vom Typ int64 ist.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie andere gängige Vorgänge in Pandas ausgeführt werden:

So konvertieren Sie eine kategoriale Variable in Pandas in eine numerische Variable
So konvertieren Sie Pandas DataFrame-Spalten in int
So konvertieren Sie DateTime in Pandas in einen String