Python 熊猫阅读csv仅推断布尔

我想使用pandas.read_csv仅推断数据中的布尔类型

如果我使用

dtypes=str

，我没有一种简单的方法将数据转换回布尔类型，因为下面的方法不能很好地工作

df['bool_column'].astype(bool).eq(False)

我不想推断所有数据类型，因为我不想丢失数据中的任何整数类型

---

这个问题有简单的解决方案吗？

对于最新版本，pandas read\u csv可以在不指定bool类型的情况下处理这个问题。其他更明确的方式如下：

可以指定列上的数据类型

d = pandas.read_csv('foo.csv', dtype={'bool_column': 'bool'})

或者，您可以通过应用以下命令将特定列转换为bool：

d = df['bool_column'].apply(bool)
or
d = df.bool_column.astype(bool)

MaxU给出了一个更好的解决方案。 这是另一个解决方案：

df = pandas.read_csv('foo.csv', converters={"bool_column": bool})

或

这是我的测试数据：

#foo.csv
col1,col2,col3,col4
false,true,1,hah
true,false,0,haha
false,true,1,haaaaa
false,true,1,hah
true,false,0,haha
false,true,1,haaaaa
false,true,1,hah
true,false,0,haha
false,true,1,haaaaa
false,true,1,hah

pandas.read_csv('test.txt',converters={'col1':lambda x: convert_bool(x),'col2':str}).dtypes
#output
col1      bool
col2    object
col3     int64
col4    object
dtype: object

pandas.read_csv('test.txt',converters={'col1': bool}).dtypes
#output
col1      bool
col2      bool
col3      int64
col4      object
dtype: object

---

对于最新版本，pandas read_csv可以在不指定bool类型的情况下处理此问题。其他更明确的方式如下：

可以指定列上的数据类型

d = pandas.read_csv('foo.csv', dtype={'bool_column': 'bool'})

或者，您可以通过应用以下命令将特定列转换为bool：

d = df['bool_column'].apply(bool)
or
d = df.bool_column.astype(bool)

MaxU给出了一个更好的解决方案。 这是另一个解决方案：

df = pandas.read_csv('foo.csv', converters={"bool_column": bool})

或

这是我的测试数据：

#foo.csv
col1,col2,col3,col4
false,true,1,hah
true,false,0,haha
false,true,1,haaaaa
false,true,1,hah
true,false,0,haha
false,true,1,haaaaa
false,true,1,hah
true,false,0,haha
false,true,1,haaaaa
false,true,1,hah

pandas.read_csv('test.txt',converters={'col1':lambda x: convert_bool(x),'col2':str}).dtypes
#output
col1      bool
col2    object
col3     int64
col4    object
dtype: object

pandas.read_csv('test.txt',converters={'col1': bool}).dtypes
#output
col1      bool
col2      bool
col3      int64
col4      object
dtype: object

如果有，您可以执行以下操作：

df['bool_column'] = df['bool_column'].eq('true')

如果有，您可以执行以下操作：

df['bool_column'] = df['bool_column'].eq('true')

---

df=pd.read\u csv（csv\u文件，sep=r'\s+，dtype={'D'：np.bool}）

df=pd.read\u csv（csv\u文件，sep=r'\s+，dtype={'D'：np.bool}）

D=df['bool列].apply（bool）

D=df.bool列。astype（bool）({'true'：true，'false'：false}）@user113531我可以问一下您使用的是什么版本的python和pandas吗？在最新版本中，pandas似乎可以自动推断bool类型，而不在此处指定任何数据类型。但是如果您将csv读取为str，您可以这样做

df['cool\u column']=df['cool\u column'].str.upper（）

df['0']=df['bool_column'].astype（bool）

或使用您的方式绝对正确。我在Python2上使用的是0.20.3版。7@user113531在Python2.7上的Pandas版本0.21.0中，布尔值的自动推断仍然适用于我。而且，MaxU提供了一个更好的解决方案。我还附加了另一个解决方案：）

d=df['bool_column']。apply（bool）

和

d=df.bool\u column.astype（bool）

与

dtype=str一起使用时不起作用

我必须使用类似

bool\u column.map的东西（{'true'：true'，false'：false}）

@user113531我可以问一下您使用的是什么版本的python和pandas吗？在最新版本中，pandas可以自动推断bool类型，而不在此处指定任何数据类型。但是如果您将csv读取为str，您可以这样做

df['cool\u column']=df['cool\u column'].str.upper（）

df['0']=df['bool\u column'].astype（bool）

或者使用您的方式是绝对正确的。我在python 2上使用的是0.20.3版。7@user113531在python 2.7上的Pandas版本0.21.0中，布尔值的自动推断仍然适用于我。而且，MaxU提供了一个更好的解决方案。我还附加了另一个解决方案：）