Pandalar'da boole değerleri tam sayı değerlerine nasıl dönüştürülür?

Pandalarda boole değerlerinden oluşan bir sütunu tam sayı değerlerinden oluşan bir sütuna dönüştürmek için aşağıdaki temel sözdizimini kullanabilirsiniz:

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

Aşağıdaki örnek, bu sözdiziminin pratikte nasıl kullanılacağını gösterir.

Örnek: Pandalarda bir boole değerini tam sayıya dönüştürmek

Aşağıdaki pandalara sahip olduğumuzu varsayalım 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

Her sütunun veri türünü hızlı bir şekilde kontrol etmek için dtypes’i kullanabiliriz:

 #check data type of each column
df. dtypes

team object
int64 dots
playoffs bool
dtype:object

‘Playoff’ sütununun boolean türünde olduğunu görüyoruz.

“Playoffs” sütunundaki Doğru/Yanlış değerlerini hızlı bir şekilde 1/0 tamsayı değerlerine dönüştürmek için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:

 #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

Her True değeri 1’e ve her False değeri 0’a dönüştürüldü.

‘Playoff’ sütununun artık bir tam sayı olduğunu doğrulamak için dtypes’i tekrar kullanabiliriz:

 #check data type of each column
df. dtypes

team object
int64 dots
playoffs int64
dtype:object

‘Playoff’ sütununun artık int64 türünde olduğunu görebiliriz.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde pandalarda diğer yaygın işlemlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

Pandas’ta kategorik bir değişken sayısala nasıl dönüştürülür?
Pandas DataFrame sütunlarını int’ye dönüştürme
Pandalar’da DateTime’ı dizeye dönüştürme