我有一个名为df的DataFrame为OrderNumberStatus11668Undelivered219771Undelivered3100032108Undelivered42229Delivered500056Undelivered我想将Status列转换为boolean值(状态为已交付时为True，状态为未交付时为False)但如果状态既不是“未交付”也不是“已交付”，则应将其视为NotANumber或类似的东西。我想使用字典d={'Delivered':True,'Undelivered':False}所以我可以轻松添加其他字符串，可以将其视为True或False。
目前我正在使用fab-fcheck_remote.pyfunc:"arg1","arg2"...来运行fabremote。现在我需要发送一个boolarg，但是True/False变成了一个字符串arg，如何设置为bool类型？ 最佳答案 我正在使用这个:fromdistutils.utilimportstrtobooldeffunc(arg1="default",arg2=False):ifarg2:arg2=bool(strtobool(arg2))到目前为止对我有用。它将解析值(忽略大小写):'y','yes','t','tr
目前我正在使用fab-fcheck_remote.pyfunc:"arg1","arg2"...来运行fabremote。现在我需要发送一个boolarg，但是True/False变成了一个字符串arg，如何设置为bool类型？ 最佳答案 我正在使用这个:fromdistutils.utilimportstrtobooldeffunc(arg1="default",arg2=False):ifarg2:arg2=bool(strtobool(arg2))到目前为止对我有用。它将解析值(忽略大小写):'y','yes','t','tr
我正在使用从列表继承的类作为数据结构:classCItem(list):passoItem=CItem()oItem.m_something=10oItem+=[1,2,3]一切都很完美，但是如果我在“if”中使用我的类的对象，如果列表的底层没有元素，python会将其评估为False。由于我的类(class)不只是列表，我真的希望它仅在为None时评估False，否则评估为True:a=Noneifa:print"thisisnotcalled,asexpected"a=CItem()ifa:print"andthisisnotcalledtoo,sinceCItemisemptyl
我正在使用从列表继承的类作为数据结构:classCItem(list):passoItem=CItem()oItem.m_something=10oItem+=[1,2,3]一切都很完美，但是如果我在“if”中使用我的类的对象，如果列表的底层没有元素，python会将其评估为False。由于我的类(class)不只是列表，我真的希望它仅在为None时评估False，否则评估为True:a=Noneifa:print"thisisnotcalled,asexpected"a=CItem()ifa:print"andthisisnotcalledtoo,sinceCItemisemptyl
在numpy中有没有办法创建一个boolean数组，每个条目只使用1位？标准np.booltype是1个字节，但是这样我使用了8倍的所需内存。在Google上我发现C++有std::vector. 最佳答案 为此，您可以使用numpy的packbits和unpackbits:importnumpyasnp#originalbooleanarrayA1=np.array([[0,1,1,0,1],[0,0,1,1,1],[1,1,1,1,1],],dtype=bool)#packeddataA2=np.packbits(A1,axis
在numpy中有没有办法创建一个boolean数组，每个条目只使用1位？标准np.booltype是1个字节，但是这样我使用了8倍的所需内存。在Google上我发现C++有std::vector. 最佳答案 为此，您可以使用numpy的packbits和unpackbits:importnumpyasnp#originalbooleanarrayA1=np.array([[0,1,1,0,1],[0,0,1,1,1],[1,1,1,1,1],],dtype=bool)#packeddataA2=np.packbits(A1,axis
这个问题在这里已经有了答案:selectingacrossmultiplecolumnswithpandas(3个回答)关闭9年前。尽管至少有twogood关于如何在Python的pandas库中索引DataFrame的教程，我仍然无法找到一种优雅的方式来对多个列进行SELECTing。>>>d=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5],'y':[4,5,6,7,8]})>>>dxy014125236347458>>>d[d['x']>2]#Thisworksfinexy236347458>>>d[d['x']>2&d['y']>7]#Ihadexpectedthis
这个问题在这里已经有了答案:selectingacrossmultiplecolumnswithpandas(3个回答)关闭9年前。尽管至少有twogood关于如何在Python的pandas库中索引DataFrame的教程，我仍然无法找到一种优雅的方式来对多个列进行SELECTing。>>>d=pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5],'y':[4,5,6,7,8]})>>>dxy014125236347458>>>d[d['x']>2]#Thisworksfinexy236347458>>>d[d['x']>2&d['y']>7]#Ihadexpectedthis
正如所料，1不包含在空元组中>>>1in()False但是返回的False值不等于False>>>1in()==FalseFalse换个角度看，in运算符返回一个bool，它既不是True也不是False:>>>type(1in())>>>1in()==True,1in()==False(False,False)但是，如果原始表达式被括号括起来，则正常行为会恢复>>>(1in())==FalseTrue或者它的值存储在一个变量中>>>value=1in()>>>value==FalseTrue在Python2和Python3中都观察到了这种行为。你能解释一下发生了什么吗？
