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python - 将包含字符串的 Pandas 系列转换为 boolean 值

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 21:03:52 27 4
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我有一个名为 df 的 DataFrame 作为

  Order Number       Status
1 1668 Undelivered
2 19771 Undelivered
3 100032108 Undelivered
4 2229 Delivered
5 00056 Undelivered

我想将 Status 列转换为 boolean 值(状态已交付时 True,状态未交付时 False)但如果状态既不是“未送达”也不是“已送达”,则应将其视为 NotANumber 或类似的内容。

我想使用字典

d = {
'Delivered': True,
'Undelivered': False
}

因此我可以轻松添加其他字符串,这些字符串可以被视为 TrueFalse

最佳答案

您可以只使用 map :

In [7]: df = pd.DataFrame({'Status':['Delivered', 'Delivered', 'Undelivered',
'SomethingElse']})

In [8]: df
Out[8]:
Status
0 Delivered
1 Delivered
2 Undelivered
3 SomethingElse

In [9]: d = {'Delivered': True, 'Undelivered': False}

In [10]: df['Status'].map(d)
Out[10]:
0 True
1 True
2 False
3 NaN
Name: Status, dtype: object

关于python - 将包含字符串的 Pandas 系列转换为 boolean 值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55554912/

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