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在 pandas DataFrame 中,我有一系列 boolean 值。为了过滤到 boolean 值为 True 的行,我可以使用:df[df.column_x]
我想为了只过滤列为 False 的行,我可以使用:df[~df.column_x]
。我觉得我以前做过这件事,并将其视为公认的答案。
但是,这会失败,因为 ~df.column_x
将值转换为整数。见下文。
import pandas as pd . # version 0.24.2
a = pd.Series(['a', 'a', 'a', 'a', 'b', 'a', 'b', 'b', 'b', 'b'])
b = pd.Series([True, True, True, True, True, False, False, False, False, False], dtype=bool)
c = pd.DataFrame(data=[a, b]).T
c.columns = ['Classification', 'Boolean']```
print(~c.Boolean)
0 -2
1 -2
2 -2
3 -2
4 -2
5 -1
6 -1
7 -1
8 -1
9 -1
Name: Boolean, dtype: object
print(~b)
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 True
6 True
7 True
8 True
9 True
dtype: bool
基本上,我可以使用 c[~b]
,但不能使用 c[~c.Boolean]
我只是在梦想这个用途有用吗?
最佳答案
啊,既然你使用 DataFrame
构造函数创建了 c
,那么 T
,
首先让我们看一下T
之前的内容:
pd.DataFrame([a, b])
Out[610]:
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 a a a a b a b b b b
1 True True True True True False False False False False
所以 pandas
会让每一列只有一个 dtype
,如果没有它会转换成对象
。
在T
之后我们为每一列有什么数据类型
c
中的 dtypes
:
c.dtypes
Out[608]:
Classification object
Boolean object
Boolean
columns
变成了 object
类型,这就是为什么你会得到 ~c.Boolean
< 的意外输出/p>
如何解决? ---concat
c=pd.concat([a,b],1)
c.columns = ['Classification', 'Boolean']
~c.Boolean
Out[616]:
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 True
6 True
7 True
8 True
9 True
Name: Boolean, dtype: bool
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