假設我有一個布爾列存盤為 acategory中的 a pandas.DataFrame。但是有一個轉折 - 基本價值是str，不是bool。即，值是"True"/ "False"，而不是True/ False。
我如何能：
- 更改基礎類別值的 dtype（例如 from
"True"到True）和 - 繼續將該欄位存盤為
category?
例如，將布林值作為字串是一個問題DataFrame.query。我必須指定DataFrame.query("field == 'True'")，這太可怕了，哈哈。
僅供參考 - 我不想這樣做DataFrame.astype(dict(field=bool))，因為那樣我就會失去記憶效率category。我想保留類別 dtype。
uj5u.com熱心網友回復：
也許你可以試試：
df['field'] = df['field'].replace({'True': True, 'False': False})
print(df['field'])
# Output
0 False
1 True
2 True
3 False
Name: field, dtype: category
Categories (2, object): [False, True] # <- bool
與query：
>>> df.query('field == True')
field
1 True
2 True
設定：
df = pd.DataFrame({'field': ['False', 'True', 'True', 'False']}, dtype='category')
print(df['field'])
# Output
0 False
1 True
2 True
3 False
Name: field, dtype: category
Categories (2, object): ['False', 'True'] # <- str
uj5u.com熱心網友回復：
您可以嘗試這樣做（這些值可以用作布林值，但在資料型別中被稱為類別）：
import pandas as pd
# before
data = ['True', 'False', 'True']
df = pd.DataFrame({'data': data}).astype("category")
print('[BEFORE] \n data type = {0} \n values : {1}'.format(df['data'].dtypes, df.values))
# after
df['data'] = list(map(bool, list(df['data'].values)))
df = df.astype("category")
print('[AFTER] \n data type = {0} \n values : {1}'.format(df['data'].dtypes, df.values))
輸出：
[BEFORE]
data type = category
values : [['True']
['False']
['True']]
[AFTER]
data type = category
values : [[True]
[True]
[True]]
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