使用 pandas read_csv 函数将“真”保留为字符串，将“真”保留为布尔值

Question

让我解释一下我的问题。

我有一个 .csv，其中包含带有 'False' 或 'True' 的列以及其他带有 'true' 和 'false' 的列（注意是否存在大写字母）。

我可以使用 pandas read_csv 函数将第一个函数直接转换为 Python 布尔值 True 和 False。

但是，我想将 'true' 和 'false' 保留为字符串，但它们会转换为 Python 布尔值 True 和 False。

有没有办法将它们保存为字符串？

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我知道 true_values 可选关键字来添加值以认为是 True，但它会添加值，而不是替换值以考虑 True。

如果遇到 this 其他 StackOverlow 帖子但无法将其应用于我的问题，因为我想要一些带有 True 的列和一些带有 'true' 的列，这是知道哪些列需要是字符串或不是读取数据（但它因此被转换为这篇文章）。

提前感谢您的帮助，

Answer 1

说明 Aryerez 的评论，您可以指定 dtype。给定一个包含

的 csv 'test.csv'

a,b
True,true
False,false

你可以打电话

import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.csv', dtype={'a': bool, 'b': str})

给你

df
Out[5]: 
       a      b
0   True   true
1  False  false

df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 2 entries, 0 to 1
Data columns (total 2 columns):
a    2 non-null bool
b    2 non-null object
dtypes: bool(1), object(1)
memory usage: 146.0+ bytes

您还可以将列映射回str，例如比如linked post

df['b'] = df['b'].map({True: 'true', False: 'false'})

但是，在这两种情况下，您都需要有关数据的信息 - 特定列的名称或列的 dtype。