पांडा में बूलियन मानों को पूर्णांक मानों में कैसे परिवर्तित करें

आप पांडा में बूलियन मानों के एक कॉलम को पूर्णांक मानों के कॉलम में बदलने के लिए निम्नलिखित मूल वाक्यविन्यास का उपयोग कर सकते हैं:

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

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि व्यवहार में इस वाक्यविन्यास का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: पांडा में एक बूलियन को पूर्णांक में बदलें

मान लीजिए हमारे पास निम्नलिखित पांडा डेटाफ़्रेम हैं:

 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

हम प्रत्येक कॉलम के डेटा प्रकार को तुरंत जांचने के लिए dtypes का उपयोग कर सकते हैं:

 #check data type of each column
df. dtypes

team object
int64 dots
playoffs bool
dtype:object

हम देखते हैं कि ‘प्लेऑफ़’ कॉलम बूलियन प्रकार का है।

हम “प्लेऑफ़” कॉलम में सही/गलत मानों को पूर्णांक 1/0 मानों में तुरंत परिवर्तित करने के लिए निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

 #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

प्रत्येक सही मान को 1 में बदल दिया गया और प्रत्येक गलत मान को 0 में बदल दिया गया।

हम यह सत्यापित करने के लिए फिर से dtypes का उपयोग कर सकते हैं कि ‘प्लेऑफ़’ कॉलम अब एक पूर्णांक है:

 #check data type of each column
df. dtypes

team object
int64 dots
playoffs int64
dtype:object

हम देख सकते हैं कि ‘प्लेऑफ़’ कॉलम अब int64 प्रकार का है।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि पांडा में अन्य सामान्य ऑपरेशन कैसे करें:

पंडों में श्रेणीबद्ध चर को संख्यात्मक में कैसे परिवर्तित करें
पांडा डेटाफ़्रेम कॉलम को इंट में कैसे बदलें
पंडों में डेटटाइम को स्ट्रिंग में कैसे परिवर्तित करें