Блог

У меня есть подмножество рядов в фрейме данных Pandas, заполненных значениями bool True и False. Я пытаюсь инвертировать серию с помощью ~ .

Это исходное подмножество Серии.

 7        True
8       False
14       True
38      False
72      False
...
Name: Status, Length: 197, dtype: object
 

Теперь я использую следующий код для инвертирования значения.

 mask = ~subset_df['Status']
 

Я ожидаю, что результат будет

 7       -2
8       -1
14      -2
38      -1
72      -1
        ...

Name: Status, Length: 197, dtype: object
 

но что мне действительно нужно, так это следующий результат:

 7        False
8       True
14       False
38      True
72      True
...
Name: Status, Length: 197, dtype: object
 

Я был бы очень признателен, если бы вы дали мне знать, как инвертировать логические ряды, не преобразуя их в -1 и -2. Огромное спасибо.

По какой-то причине у вас есть серия object dtype, заполненная тем, что, вероятно, является обычным Python bool s. Применение ~ к такой серии проходит по элементам и применяет обычный ~ оператор к каждому элементу, а обычные булы Python наследуются ~ от int — они не выполняют логического отрицания для этой операции.

Вы можете сначала преобразовать свою серию в логический тип dtype, прежде чем подавать заявку ~ на получение логического отрицания:

 ~series.astype(bool)
 

В достаточно последней версии Pandas (1.0 и выше) вы можете вместо этого использовать новый логический тип dtype с astype('boolean') возможностью обнуления вместо astype(bool) .

Вы также должны выяснить, почему в вашей серии в первую очередь есть тип объекта dtype — вполне вероятно, что правильное место для решения этой проблемы находится где-то в начале вашего кода, а не здесь. Возможно, вы построили его неправильно, или вы пытались использовать NaN или None для представления отсутствующих значений.

Вы можете использовать функцию замены серии pandas в качестве:

 subset_df['Status'].replace(to_replace=[True, False], value=[False, True])
 

Это вернет другую серию с замененными значениями. Но если вы хотите изменить фактический фрейм данных, вы можете добавить параметр «inplace=True» в качестве:

 subset_df['Status'].replace(to_replace=[True, False], value=[False, True], inplace=True)
 

ИЗМЕНИТЬ: Если Status столбец имеет object/string тип. Здесь мы проверяем, соответствует ли Status значение True , затем мы заменяем его на False и False string на True .

 df=pd.DataFrame({
    'Status':['True', 'False', 'True', 'False', 'False']
})
df.Status = np.where(df['Status']=='True',False,True)
df
 

Выход

     Status
0   False
1   True
2   False
3   True
4   True
 

Если series boolean type да , то можно следовать приведенным ниже вариантам.

 s = pd.Series([True, False, True, False, False])
 

Два варианта

 -s
 

или

 np.invert(s)
 

Выход

 0    False
1     True
2    False
3     True
4     True
dtype: bool
 

То, что вы пробовали, работает и для df

 df=pd.DataFrame({
    'Status':[True, False, True, False, False]
})
df['Status'] = ~df['Status']
df
 

Выход

     Status
0   False
1   True
2   False
3   True
4   True