将 0 和 1 (float64) 转换为布尔值时将空值转换为 True [重复]

Question

我正在处理从 excel 文件导入 Jupyter 笔记本的数据集。原始文件有一列包含 True 和 False 值。当转换为数据框时，这些值变成了 float64 类型的 0 和 1。该列也有一些缺失值。

我尝试使用将它们转换回布尔类型

.astype('bool')

很奇怪，我发现丢失的数据被转换为True。

为什么会这样？？！！

我尝试通过仅选择 notnull() 值来避免这种情况，但类型更改为 Object not boolean

Answer 1

这是因为 everything 评估为 True 而 空字符串 评估为 False。例如，您可以尝试以下操作：

List= ['True','False','False','False']
df= pd.DataFrame(List)

那么就可以使用map来正确切换值了：

df= df[0].map({'False':False, 'True':True})

在您的情况下，您有 nan 值。因此：

import numpy as np
import pandas as pd

List = ['True','False','False','True','True',np.nan,'False']
df = pd.DataFrame(List)
df = df[0].map({'False':False, 'True':True, np.nan:""})
df

输出：

0     True
1    False
2    False
3     True
4     True
5         
6    False
Name: 0, dtype: object