Pandas read csv infer only bool

Question

我想使用pandas.read_csv来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我的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)

我不想推断所有的数据类型，因为我不想丢失数据中的任何整数类型。

这个问题有没有简单的解决方案？

Answer 1

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。其他更清晰的方法如下：

您可以指定哪个列上的数据类型

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

或者，您可以通过以下应用程序将特定列转换为bool：

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

MaxU提供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

def convert_bool(col): 
    if str(col) == "true": 
       return True 
    elif str(col) == "false": 
       return False 

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

以下是我的测试数据：

#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

Answer 2

如果您有not standard values - true and false instead of True and False，您可以执行以下操作：

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