숫자 형식의 배열에 부울 값만 들어 있는지 감지하는 방법은 무엇입니까?

Question

나는 부울 데이터를 카테고리로 취급하고 1보다 큰 것을 보지 않아야하는 기계 학습을위한 데이터 전처리기를 작성하고 있습니다. Pandas DataFrame을 사용하여 csv 테이블을 가져온 후 부울 이를 수행하기 위해 모든 숫자 열을 반복하지 않고 부울 유형으로 변환 할 수 있습니다. 팬더는 의도적으로 부울 열을 'int64'로 해석하며이 문제를 해결하기위한 기존 방법을 찾지 못했습니다.

나는 numpy array safe casting을 시도했지만,이 때문에 대신 부울에 맞지 않는 값이 있는지, 그냥 모든 유형에서 다운 캐스트를 거부 체크의 실패 :

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({'a':[1, 0, 1]})  
numpy_array = df.values  
safe_booleans = numpy_array.astype(bool, casting='safe') 

'안전한'캐스팅을 제거하면 작동하지만 '안전'해야하기 때문에 dtype ('int64')에서 dtype ('bool')으로 배열을 변환 할 수 없습니다. 비 - 불린 (non-boolean) 열도 있습니다. 그렇지 않으면 astype은 los가있는 부울 (boolean)이됩니다. 데이터의

내 실수를 지적하거나 불리언 값만있는 숫자 열/배열을 부울 유형으로 바꾸는 다른 방법을 제안하면 많은 도움이됩니다. 지금은

Answer 1

나는 문제 해결 반복을 썼다 :

import pandas as pd 
table = pd.DataFrame({'A':[1, 0, 1], 
         'B':[1, 2, 3], 
         'C':[True, True, False], 
         'D':['a', 'b', 'c']}) 
for column in range(table.shape[1]): 
    if table.iloc[:,column].isin([0, 1]).all(): 
     table.iloc[:,column] = table.iloc[:,column].astype(bool) 
print(table.info()) 

을하지만 누군가가 자신의 데이터 타입으로 논리 값을 필요로이 모든 시간이 필요하지 않아야 생각합니다.