python - 如何让 np.where 写 True 而不是 1.0？

Question

我想用 True 和 NaN 值填充列

import numpy as np
import pandas as pd

my_list = [1,2,3,4,5]
df = pd.DataFrame({'col1' : [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]})
df['col2'] = np.where(df['col1'].isin(my_list), True, np.NaN)
print (df)

它打印：

    col1  col2
0      0   NaN
1      1   1.0
2      2   1.0
3      3   1.0
4      4   1.0
5      5   1.0
6      6   NaN
7      7   NaN
8      8   NaN
9      9   NaN
10    10   NaN

但对我来说，打印布尔值 True，而不是浮点数 1.0 非常重要。此列与其他列交互。它们是布尔值，所以它也必须是布尔值。我知道我可以用替换功能来改变它。但是我的 DataFrame 非常大。我不能浪费时间。有一个简单的选择吗？

标签： pythonpandasnumpy

Answer 1

使用Nullable Boolean 数据类型：

df['col2'] = pd.Series(np.where(df['col1'].isin(my_list), True, np.NaN), dtype='boolean')
print (df)
    col1  col2
0      0  <NA>
1      1  True
2      2  True
3      3  True
4      4  True
5      5  True
6      6  <NA>
7      7  <NA>
8      8  <NA>
9      9  <NA>
10    10  <NA>