开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么.astype('bool')将所有值转换为True？

.astype('bool')将所有值转换为True的原因是因为在Python中，除了0、空字符串、空列表、空字典、空元组、None等特定的值被认为是False外，其他所有的值都被认为是True。而.astype('bool')方法会将所有非零、非空的值转换为True。

这种转换在某些情况下可能会导致数据失真或错误的结果。因此，在使用.astype('bool')方法时需要谨慎，特别是在处理数值型数据时。如果需要将数值型数据转换为布尔型，可以使用其他方法，例如使用条件判断语句或使用逻辑运算符。

在腾讯云的产品中，与数据处理和转换相关的产品有腾讯云数据万象（https://cloud.tencent.com/product/ci）和腾讯云数据湖（https://cloud.tencent.com/product/datalake）。这些产品提供了丰富的数据处理和转换功能，可以帮助用户灵活地处理和转换数据。

相关搜索:For循环将所有值替换为41 Oracle将所有键/值转换为行 RxSwift :无法将'(_，_，Bool) -> Bool‘类型的值转换为所需的参数类型'(_，_，_) -> _’SwiftUI绑定布尔值if语句(无法将类型为'Binding<Bool>‘的值转换为预期的条件类型'Bool')XSLT 2.0将xml中所有出现的“true/false”替换为“yes/no”` `require()`将字符串文字" true“转换为布尔值true 为什么布尔值切换为"true“而不是false？为什么我必须在检查"is True“之前将int类型转换为bool？如何将Int类型的值转换为预期的参数类型Bool 将NA替换为0，将所有其他值/文本替换为1

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

django 软删除默认查询为True 传任何非bool值查询出所有的

(models.QuerySet): def filter(self, *args, **kwargs): is_valid = kwargs.pop('is_valid', True...) if isinstance(is_valid, bool): kwargs['is_valid'] = is_valid return super...queryset_class = ValidQueryset class BaseModel(models.Model): is_valid = models.BooleanField(default=True..., verbose_name='数据有效/无效') objects = BaseManage() class Meta: abstract = True

4151 0

VBA代码：将整个工作簿中的所有公式转换为值

标签：VBA 这是不是将工作簿中的每个公式转换为值的最快、最有效的方法，请大家评判。有趣的是，不管工作簿中有多少张表，它都是用一个操作来处理的。...HiddenSheets() As Boolean Dim Goahead As Integer Dim n As Integer Dim i As Integer Goahead = MsgBox("这将不可逆地将工作簿中的所有公式转换为值...,vbOKCancel, "仅确认转换为值") If Goahead = vbOK Then Application.ScreenUpdating = False Application.Calculation...Sheets(i).Visible = True Next Set OldSelection = Selection.Cells Worksheets.Select....EnableEvents = True .Calculation = calcState End With End Sub 还有更好的代码吗？

7774 0

pandas 变量类型转换的 6 种方法

转换数据类型比较通用的方法可以用astype进行转换。 pandas中有种非常便利的方法to_numeric()可以将其它数据类型转换为数值类型。...(s) # 默认float64类型 pd.to_numeric(s, downcast='signed') # 转换为整型 4、转换字符类型数字转字符类型非常简单，可以简单的使用str直接转换。...默认情况下，convert_dtypes将尝试将Series或DataFrame中的每个Series转换为支持的dtypes，它可以对Series和DataFrame都直接使用。...：默认为True，如果可能，是否可以转换为浮动扩展类型。...如果convert_integer也为True，则如果可以将浮点数忠实地转换为整数，则将优先考虑整数dtype 下面看一组示例。通过结果可以看到，变量都是是创建时默认的类型。

4.3K2 0

数据分析篇 | Pandas基础用法6【完结篇】

In [348]: df3.to_numpy().dtype Out[348]: dtype('float64') astype astype() 方法显式地把一种数据类型转换为另一种，默认返回的是复制数据...astype() 通过字典指定哪些列转换为哪些类型。...参阅对整数 NA 空值的支持。...选择 bool 型的列，示例如下： In [426]: df.select_dtypes(include=[bool]) Out[426]: bool1 bool2 0 True False...) Out[427]: bool1 bool2 0 True False 1 False True 2 True False select_dtypes() 还支持通用数据类型

4K1 0

Pandas中文官档~基础用法6

In [348]: df3.to_numpy().dtype Out[348]: dtype('float64') astype astype() 方法显式地把一种数据类型转换为另一种，默认返回的是复制数据...astype() 通过字典指定哪些列转换为哪些类型。...参阅对整数 NA 空值的支持。...选择 bool 型的列，示例如下： In [426]: df.select_dtypes(include=[bool]) Out[426]: bool1 bool2 0 True False...Out[427]: bool1 bool2 0 True False 1 False True 2 True False select_dtypes() 还支持通用数据类型

4.2K2 0

Pandas 数据类型概述与转换实战

('bool') Output: 0 True 1 True 2 True 3 True 4 True Name: Active, dtype: bool 乍一看似乎还不错...所有值都被解释为 True，但最后一位客户的 Active 标志为 N，竟然也被转换为 True 了所以，我们可以得到，astype() 的使用是有条件的，仅在以下情况下才有效：数据是干净的，可以简单地转换为一个数字...将数值转换为字符串对象如果数据有非数字字符或者不是同质的，那么 astype() 将不是类型转换的好选择。...np.where() 方法对许多类型的问题都很有用，所以我们选择在这里使用基本思想是使用 np.where() 函数将所有“Y”值转换为 True 并将其他所有值转换为 False df["Active..."] = np.where(df["Active"] == "Y", True, False) Output: 数据类型也转换为 bool 了 df.dtypes Output: Customer

2.4K2 0

pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型

使用type可以查看变量的类型：type(变量名) 2、numpy中的数据类型名称描述 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False） int_ 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long...为什么我们要这么定义呢，这么定义不是没有第一种简便吗？这是因为，通过这种方式，我们可以定义自己的数据类型： ?...我们同样可以使用type_as()将某个张量的数据类型转换为另一个张量的相同的数据类型： ? （2）张量和numpy之间的转换将numpy数组转换为张量：使用from_numpy() ?...将张量转换为numoy数组：使用.numpy() ?...（2）张量和numpy之间的类型转换 numpy转张量：使用tf.convert_to_tensor() ? 张量转numpy：由Session.run或eval返回的任何张量都是NumPy数组。

2.9K3 2

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（九·三）

astype()，将某些列转换为特定的 dtype。...: object 注意当尝试使用astype()和loc()将一部分列转换为指定类型时，会发生向上转型。...astype()将某些列转换为特定数据类型。...: object 注意当尝试使用astype()和loc()将一部分列转换为指定类型时，会发生向上转换。...Out[438]: bool1 bool2 0 True False 1 False True 2 True False select_dtypes()也适用于通用数据类型。

2290 0

NumPy知识速记

如果某字符串数组表示的全是数字，也可以用astype将其转换为数值形式 numeric_strings = np.array(['1.25', '-9.6', '42'], dtype=np.string..., False], [ True, False, True]], dtype=bool) 基本的索引当你将一个标量值赋值给一个切片时（如arr[5:8]=12），该值会自动广播到整个选区..., False, False, True, False, False, False], dtype=bool) In [103]: data[names == 'Bob'] Out[103]: array...# 希望将所有正值替换为2，将所有负值替换为－2 In [175]: np.where(arr > 0, 2, -2) Out[175]: array([[-2, -2, -2, -2], [...值计数: (arr > 0).sum() arrs.any() 测试数组中是否存在一个或多个True arrs.all() 检查数组中所有值是否都是True 也能用于非布尔型数组，所有非

1K1 0

dotnet 读 WPF 源代码笔记为什么加上 BooleanBoxes 类

在 WPF 框架，为什么需要定义一个 BooleanBoxes 类。为什么在 D3DImage 的 Callback 方法里面，传入的是 object 对象，却能被转换为布尔。...本文将告诉大家为什么需要这样设计大家都知道，在 dotnet 里面，如果将一个结构体通过 object 的方式传输，将需要进行装箱。而装箱将会创建一个新的对象。...为什么创建的方法是需要使用布尔装箱，而不是随便拿两个对象？原因是如此方便重新转换为布尔值使用 BooleanBoxes 的性能如何？...实际上这是不会炸的，转换是符合预期的那为什么一个 object 对象，在 SetIsFrontBufferAvailable 能被转换为布尔呢？...因为本来是通过布尔装箱创建的，也因此能被转换为布尔值以上就是 WPF 为什么加上 BooleanBoxes 类的原因，以及在 D3DImage 里，使用布尔强转一个 object 可以符合预期更多逻辑

6311 0

NumPy Beginners Guide 2e 带注释源码

(42) True >>> bool(0) False >>> bool(42.0) True >>> float(True) 1.0 >>> float(False) 0.0 # 复数转整数会抛出错误..., True, True, True, True, True]], dtype=bool) # 按行堆叠 # 对于一维数组，row_stack 使一维数组变成二维数组的行 >>...], [ True, True, True], [ True, True, True]], dtype=bool) 分割 >>> a array([[0, 1, 2]...b array([[7, 1], [7, 1]]) 转换 # 转换为 Python 列表 >>> b array([ 1.+1.j, 3.+2.j]) >>> b.tolist() [(...1+1j), (3+2j)] # astype 转换数组中的元素类型 # 复数转为整数时会丢掉虚部 >>> b array([ 1.+1.j, 3.+2.j]) >>> b.astype(int)

7763 0

NumPy Beginners Guide 2e 带注释源码二、NumPy 基础入门

(42) True >>> bool(0) False >>> bool(42.0) True >>> float(True) 1.0 >>> float(False) 0.0 # 复数转整数会抛出错误..., True, True, True, True, True]], dtype=bool) # 按行堆叠 # 对于一维数组，row_stack 使一维数组变成二维数组的行 >>...], [ True, True, True], [ True, True, True]], dtype=bool) 分割 >>> a array([[0, 1, 2]...b array([[7, 1], [7, 1]]) 转换 # 转换为 Python 列表 >>> b array([ 1.+1.j, 3.+2.j]) >>> b.tolist() [(...1+1j), (3+2j)] # astype 转换数组中的元素类型 # 复数转为整数时会丢掉虚部 >>> b array([ 1.+1.j, 3.+2.j]) >>> b.astype(int)

5302 0

Python-Numpy数组计算

, False, False], dtype=bool) data[True,False,…..] ...索引，只索取为True的部分，去掉False部分通过布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本。...float32 float64复数型：complex_ complex64 complex128 四、NumPy：ndarray-创建创建ndarray： array() 将列表转换为数组...答案：a[a>5] 　　原理：　　　　a>5会对a中的每一个元素进行判断，返回一个布尔数组　　　　布尔型索引：将同样大小的布尔数组传进索引，会返回一个由所有True对应位置的元素的数组问题2：给一个数组...，选出数组中所有大于5的偶数。

2.4K4 0

数据分析之numpy

函数转换数组类型如果浮点数转换为整数，则小数部分将会被截断 -- 取整如果某些字符串数组表示的全是数字，也可以用astype将其转换为数值类型 ndarray19 = np.array([2.4...(np.float32) print(arr2) 数组转置 transpose 行变列，列变行 arr3 = arr.transpose() print(arr3) 返回bool值，可以添加axis参数指定轴方向...np.any(): 至少有一个元素满足指定条件，返回True np.all(): 所有的元素满足指定条件，返回True arr2 = np.any(arr > 20) print(arr2) 取行...(x [, axis])：所有元素的最大值，参数是 number 或 ndarray np.min(x [, axis])：所有元素的最小值，参数是 number 或 ndarray np.std(x...False False False False False False] 使用numpy提供的where函数三目运算符如果符合条件结果为值1 否则为值2 将结果添加到数组中使用格式为:

1.3K1 0

Pandas-24. Category

Category Category是Pandas数据类型只能采用有限的数据量，通常是固定长度可能有顺序，但不能执行数字操作使用场景：字符串变量只包含几个不同的值，将这样的字符串变量转换为Category...dtype='object') ''' 顺序 ordered属性包含了Category对象的顺序： print(cat.ordered) ''' False # 未指定顺序 ''' 重命名类别通过将新值重新分配...ordered=True) cat1 = pd.Series([2,2,2]).astype("category", categories=[1,2,3], ordered=True) print(cat...dtype: bool ---------- 0 True 1 True 2 True dtype: bool ---------- 0 False 1 False 2...True dtype: bool '''

6242 0

Python数据分析：numpy

数据类型的操作 a = np.array([1,0,1,0], dtype=np.bool) # 创建数组时指定数据类型 a.astype(np.int8) # 修改数组的数据类型 b = np.array...a.transpose() a.swapaxes(1,0) a.T 以上的三种方法都可以实现二维数组的转置的效果，转置和交换轴的效果一样。...索引 np.where(a<2,0,4) # 三元运算符,满足条件1替换为0，不满足替换为4 a.clip(2,3) # 裁剪，大于3替换为3，小于2替换为2 numpy中的nan和inf nan(...=a) # 判断a中nan个数 np.isnan(a) # 判断是否为nan，返回bool类型 a[np.isnan(a)] = 0 # nan 替换为0 numpy中常用统计函数求和：t.sum...(axis=None) 均值：t.mean(axis=None) 中值：np.median(t,axis=None) 最大值：t.max(axis=None) 最小值：t.min(axis=None)

1.1K4 0

Python基础——Numpy库超详细介绍+实例分析+附代码

, False, False], dtype=bool) data[True,False,……] 索引，只索取为True的部分，去掉False部分通过布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本。...data[ [4,3,0,6] ] 索引，将第4,3,0,6行摘取出来，组成新数组 numpy.reshape(a,b) 将ab的一维数组排列为ab的形式 array([a,b,c,d],[d,e,f,...(matrix_1,matrix_2) &矩阵乘法 array.transpose( (1,0,2,etc.) ) & 对于高维数组，转置需要一个由轴编号组成的元组 3、ndarray创建以及数据类型... 3.1 ndarray创建 array() 将列表转换为数组，可选择显式指定dtype arange() range的numpy版，支持浮点数 linspace() 类似arange()，第三个参数为数组长度...【解决方法：copy()】 4.2 布尔索引 1 给一个数组，选出数组中所有大于5的数? a[a>5] 2 给一个数组，选出数组中所有大于5的偶数?

1.3K3 0

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（二十四）

使用分块加载通过将一个大问题分成一堆小问题，一些工作负载可以通过分块来实现。例如，将单个 CSV 文件转换为 Parquet 文件，并为目录中的每个文件重复此操作。...使用分块通过将一个大问题分解为一堆小问题，可以使用分块来实现某些工作负载。例如，将单个 CSV 文件转换为 Parquet 文件，并为目录中的每个文件重复此操作。...## 在 pandas 中使用 if/truth 语句 pandas 遵循 NumPy 的惯例，当你尝试将某些内容转换为 bool 时会引发错误。...使用 pandas 进行 if/truth 语句 pandas 遵循 NumPy 的惯例，当你尝试将某些东西转换为 bool 时会引发错误。...然而，这种选择的缺点是将缺失的整数数据强制转换为浮点类型，如整数 NA 支持中所示。

2950 0

Python基础——Numpy库超详细介绍+实例分析+附代码

, False, False], dtype=bool) data[True,False,……] 索引，只索取为True的部分，去掉False部分通过布尔型索引选取数组中的数据，将总是创建数据的副本。...data[ [4,3,0,6] ] 索引，将第4,3,0,6行摘取出来，组成新数组 numpy.reshape(a,b) 将ab的一维数组排列为ab的形式 array([a,b,c,d],[d,e,f,...(matrix_1,matrix_2) &矩阵乘法 array.transpose( (1,0,2,etc.) ) & 对于高维数组，转置需要一个由轴编号组成的元组 3、ndarray创建以及数据类型... 3.1 ndarray创建 array() 将列表转换为数组，可选择显式指定dtype arange() range的numpy版，支持浮点数 linspace() 类似arange()，第三个参数为数组长度...【解决方法：copy()】 4.2 布尔索引 1 给一个数组，选出数组中所有大于5的数? a[a>5] 2 给一个数组，选出数组中所有大于5的偶数?

1.1K2 0

Pandas高级教程之:category数据类型

(“category”)将DF中所有的Series转换为category: In [21]: df = pd.DataFrame({"A": list("abca"), "B": list("bccd"...使用Series.astype(original_dtype) 或者 np.asarray(categorical)可以将Category转换为原始类型： In [39]: s = pd.Series...，那么可以对其进行排序操作： In [91]: s = pd.Series(["a", "b", "c", "a"]).astype(CategoricalDtype(ordered=True))...([2, 2, 2]).astype(CategoricalDtype(ordered=True)) In [119]: cat > cat_base Out[119]: 0 True 1...False 2 False dtype: bool In [120]: cat > 2 Out[120]: 0 True 1 False 2 False dtype: bool

2.2K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭