पांडास डेटाफ़्रेम में बूलियन को स्ट्रिंग में कैसे परिवर्तित करें

पांडा डेटाफ़्रेम में बूलियन कॉलम को स्ट्रिंग कॉलम में बदलने के लिए आप निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 df[' my_bool_column '] = df[' my_bool_column ']. replace ({ True : ' True ', False : ' False '})

यह विशेष उदाहरण my_bool_column नामक कॉलम में प्रत्येक सही मान को स्ट्रिंग “True” से और प्रत्येक गलत मान को स्ट्रिंग “False” से बदल देता है।

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

उदाहरण: पांडा में एक बूलियन को एक स्ट्रिंग 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 ': [18,20, 25, 40, 34, 32, 19],
                   ' all_star ': [True, False, True, True, True, False, False],
                   ' starter ': [False, True, True, True, False, False, False]})

#view DataFrame
print (df)

  team points all_star starter
0 A 18 True False
1 B 20 False True
2 C 25 True True
3 D 40 True True
4 E 34 True False
5 F 32 False False
6 G 19 False False

हम डेटाफ़्रेम में प्रत्येक कॉलम के डेटा प्रकार की जांच करने के लिए dtypes फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 #view data type of each column
print ( df.dtypes )

team object
int64 dots
all_star bool
starter bool
dtype:object

परिणाम से, हम देख सकते हैं कि ऑल_स्टार और स्टार्टर कॉलम दोनों बूलियन हैं।

हम all_star कॉलम को स्ट्रिंग कॉलम में बदलने के लिए निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 #convert Boolean values in all_star column to strings
df[' all_star '] = df[' all_star ']. replace ({ True : ' True ', False : ' False '})

#view updated DataFrame
print (df)

  team points all_star starter
0 A 18 True False
1 B 20 False True
2 C 25 True True
3 D 40 True True
4 E 34 True False
5 F 32 False False
6 G 19 False False

#view updated data types of each column
print ( df.dtypes )

team object
int64 dots
all_star object
starter bool
dtype:object

परिणाम से हम देख सकते हैं कि ऑल_स्टार कॉलम को एक स्ट्रिंग कॉलम में बदल दिया गया है।

ऑल_स्टार और स्टार्टर कॉलम को बूलियन से स्ट्रिंग में बदलने के लिए, हम निम्नलिखित सिंटैक्स का उपयोग कर सकते हैं:

 #convert Boolean values in all_star and starter columns to strings
df[[' all_star ', ' starter ']] = df[[' all_star ', ' starter ']]. replace ({ True : ' True ', False : ' False '})

#view updated DataFrame
print (df)

  team points all_star starter
0 A 18 True False
1 B 20 False True
2 C 25 True True
3 D 40 True True
4 E 34 True False
5 F 32 False False
6 G 19 False False

#view updated data types of each column
print ( df.dtypes )

team object
int64 dots
all_star object
starter object
dtype:object

परिणाम से, हम देख सकते हैं कि दोनों बूलियन कॉलम स्ट्रिंग में परिवर्तित हो गए हैं।

नोट: आप पांडा रिप्लेस() फ़ंक्शन के लिए संपूर्ण दस्तावेज़ यहां पा सकते हैं।

अतिरिक्त संसाधन

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

पांडा: बूलियन श्रृंखला का उपयोग करके डेटाफ़्रेम से पंक्तियों का चयन करें
पांडा: स्थिति के आधार पर बूलियन कॉलम कैसे बनाएं
पांडा: बूलियन मानों को पूर्णांक मानों में कैसे परिवर्तित करें