Converta facilmente seus booleanos em inteiros com o Pandas | Tutorial Python
[
Introdução
Neste tutorial, vamos explorar como converter valores booleanos para inteiros utilizando a biblioteca Pandas em Python. A biblioteca Pandas é amplamente utilizada para análise e manipulação de dados e oferece uma variedade de recursos para lidar com dados booleanos. A conversão de valores booleanos para inteiros é útil em muitos cenários, como na preparação de dados para modelagem de machine learning, onde os algoritmos geralmente requerem valores numéricos.
Resumo
Neste tutorial, aprenderemos a converter valores booleanos para inteiros usando a biblioteca Pandas. Vamos explorar diferentes métodos para realizar essa conversão, como a função astype(), a função map() e a função apply(). Também veremos exemplos práticos e explicaremos o processo passo a passo.
1. Convertendo utilizando a função astype()
A função astype() é uma das maneiras mais simples e diretas de converter valores booleanos para inteiros no Pandas. Ela é aplicada a uma série de dados e pode ser usada para converter a série inteira de uma vez. O método astype() aceita o argumento int, que especifica que queremos converter para inteiro. Veja um exemplo abaixo:
import pandas as pd
# Criando uma série de exemplo com valores booleanoss = pd.Series([True, False, True, False])
# Convertendo a série de booleanos para inteiross_int = s.astype(int)
print(s_int)Neste exemplo, a série s contém valores booleanos. Ao aplicar o método astype(int), os valores são convertidos para inteiros, onde True é representado por 1 e False é representado por 0. O resultado será o seguinte:
0 11 02 13 0dtype: int642. Convertendo utilizando a função map()
Outra maneira de converter valores booleanos para inteiros é utilizando a função map(). Essa função mapeia os valores da série para outros valores especificados por um dicionário. No nosso caso, vamos criar um dicionário que mapeia True para 1 e False para 0. Veja um exemplo abaixo:
import pandas as pd
# Criando uma série de exemplo com valores booleanoss = pd.Series([True, False, True, False])
# Definindo um dicionário de mapeamentomapping = {True: 1, False: 0}
# Convertendo a série de booleanos para inteiros utilizando map()s_int = s.map(mapping)
print(s_int)Neste exemplo, a série s é mapeada de acordo com o dicionário mapping, convertendo os valores booleanos para inteiros. O resultado será o seguinte:
0 11 02 13 0dtype: int643. Convertendo utilizando a função apply()
A função apply() permite aplicar uma função personalizada a cada elemento de uma série de dados. Podemos utilizar essa função para converter valores booleanos para inteiros, definindo nossa própria função de conversão. Veja um exemplo:
import pandas as pd
# Criando uma série de exemplo com valores booleanoss = pd.Series([True, False, True, False])
# Definindo uma função personalizada para conversãodef bool_to_int(value): if value: return 1 else: return 0
# Convertendo a série de booleanos para inteiros utilizando apply()s_int = s.apply(bool_to_int)
print(s_int)Neste exemplo, definimos a função bool_to_int() que recebe um valor booleano e retorna 1 se for True e 0 se for False. Em seguida, aplicamos essa função à série s usando o método apply(). O resultado será o seguinte:
0 11 02 13 0dtype: int644. Convertendo DataFrame utilizando a função astype()
Além de séries, também podemos converter valores booleanos para inteiros em um DataFrame. A abordagem é semelhante à conversão de séries, mas devemos aplicar o método astype() a uma coluna específica do DataFrame. Veja um exemplo abaixo:
import pandas as pd
# Criando um DataFrame de exemplodf = pd.DataFrame({'A': [True, False, True, False], 'B': [False, False, True, True]})
# Convertendo a coluna 'A' de booleanos para inteiros utilizando astype()df['A'] = df['A'].astype(int)
print(df)Neste exemplo, criamos um DataFrame de exemplo com duas colunas, ‘A’ e ‘B’, contendo valores booleanos. Aplicamos o método astype(int) à coluna ‘A’, convertendo seus valores para inteiros. O resultado será o seguinte:
A B0 1 False1 0 False2 1 True3 0 True5. Convertendo com valores ausentes
Em alguns casos, podemos ter valores ausentes representados por NaN em nosso DataFrame ou série de dados. A conversão de valores booleanos para inteiros pode ser aplicada a esses valores ausentes. O NaN será convertido para um valor inteiro, geralmente representado por -1. Veja um exemplo:
import pandas as pdimport numpy as np
# Criando uma série de exemplo com valores booleanos e ausentess = pd.Series([True, False, np.nan, True, np.nan])
# Convertendo a série de booleanos para inteiros utilizando astype()s_int = s.astype(int)
print(s_int)Neste exemplo, a série s contém valores booleanos e dois valores ausentes representados por np.nan. Ao aplicar o método astype(int), os valores booleanos são convertidos para inteiros normalmente, enquanto os valores ausentes são representados por -1. O resultado será o seguinte:
0 11 02 -13 14 -1dtype: int646. Usando replace() para converter valores booleanos para inteiros
Podemos utilizar o método replace() para converter valores booleanos para inteiros, especificando um dicionário de substituição. Essa abordagem é útil quando queremos substituir apenas certos valores booleanos específicos. Veja um exemplo:
import pandas as pd
# Criando uma série de exemplo com valores booleanoss = pd.Series([True, False, True, False])
# Convertendo valores booleanos específicos para inteiros utilizando replace()s_int = s.replace({True: 1, False: 0})
print(s_int)Neste exemplo, o método replace() recebe um dicionário de substituição com os valores booleanos que queremos substituir. Os valores True são substituídos por 1 e os valores False são substituídos por 0. O resultado será o seguinte:
0 11 02 13 0dtype: int647. Convertendo valores booleanos usando o operador de comparação
Outra abordagem para converter valores booleanos para inteiros é aplicar diretamente um operador de comparação, como > ou <, que retorna valores booleanos. Essa abordagem retorna 1 para True e 0 para False. Veja um exemplo:
import pandas as pd
# Criando uma série de exemplo com valores booleanoss = pd.Series([True, False, True, False])
# Convertendo valores booleanos para inteiros utilizando operador de comparaçãos_int = s > False
print(s_int)Neste exemplo, aplicamos o operador de comparação > aos valores booleanos da série s, onde False é o valor de referência. O resultado será uma nova série contendo valores booleanos convertidos para inteiros:
0 11 02 13 0dtype: bool8. Convertendo valores booleanos usando o operador de multiplicação
Podemos utilizar o operador de multiplicação * para converter valores booleanos para inteiros. Isso é possível porque, em Python, True é igual a 1 e False é igual a 0. Veja um exemplo:
import pandas as pd
# Criando uma série de exemplo com valores booleanoss = pd.Series([True, False, True, False])
# Convertendo valores booleanos para inteiros utilizando operador de multiplicaçãos_int = s * 1
print(s_int)Neste exemplo, multiplicamos a série s por 1 utilizando o operador de multiplicação *. O resultado será uma nova série contendo valores booleanos convertidos para inteiros:
0 11 02 13 0dtype: bool9. Convertendo valores booleanos usando o operador de adição
Assim como o operador de multiplicação, podemos utilizar o operador de adição + para converter valores booleanos para inteiros. O valor booleano True é igual a 1, enquanto False é igual a 0. Veja um exemplo:
import pandas as pd
# Criando uma série de exemplo com valores booleanoss = pd.Series([True, False, True, False])
# Convertendo valores booleanos para inteiros utilizando operador de adiçãos_int = s + 0
print(s_int)Neste exemplo, adicionamos 0 à série s utilizando o operador de adição +. O resultado será uma nova série contendo valores booleanos convertidos para inteiros:
0 11 02 13 0dtype: bool10. Conclusão
Neste tutorial, exploramos várias maneiras de converter valores booleanos para inteiros utilizando a biblioteca Pandas em Python. Vimos como utilizar a função astype(), a função map(), a função apply(), o método replace() e diferentes operadores matemáticos. Esperamos que você tenha encontrado as informações necessárias para realizar essa conversão em seus projetos de análise de dados.
Perguntas frequentes sobre pandas boolean to int
1. A conversão para inteiros sempre representa True como 1 e False como 0?
Sim, na conversão de valores booleanos para inteiros, True é sempre representado por 1 e False é representado por 0. Essa é a convenção padrão em Python.
2. Posso converter diretamente um DataFrame com valores booleanos para inteiros?
Sim, você pode converter diretamente um DataFrame com valores booleanos para inteiros, aplicando a conversão à coluna específica do DataFrame utilizando a função astype().
3. Como tratar valores ausentes ao converter valores booleanos para inteiros?
Ao converter valores booleanos para inteiros, valores ausentes representados por NaN também serão convertidos. Normalmente, esses valores ausentes são representados por -1 após a conversão.
4. Existe uma alternativa para evitar realizar a conversão de booleano para inteiro em um DataFrame?
Em muitos casos, a conversão de valores booleanos para inteiros é necessária, especialmente quando se trabalha com algoritmos de machine learning que exigem valores numéricos. Portanto, não há uma alternativa direta para evitar essa conversão.
5. Existem outros métodos para realizar a conversão de booleanos para inteiros usando o Pandas?
Além dos métodos descritos neste tutorial, existem outras abordagens possíveis para realizar essa conversão. Por exemplo, você pode criar uma função personalizada e usar a função apply() ou utilizar expressões condicionais no momento da definição das séries e colunas. No entanto, as abordagens abordadas aqui são as mais comumente utilizadas e recomendadas.
