在Polars中如何将含"true"/"false"的字符串列转为布尔类型？

replace_strict #

该方案可行

df = pl.DataFrame({"str_col": ["false", "true"]})

df.with_columns(
    pl.col("str_col").replace_strict({"false":False, "true":True})
)

执行结果：

shape: (2, 1)
┌─────────┐
│ str_col │
│ ---     │
│ bool    │
╞═════════╡
│ false   │
│ true    │
└─────────┘

直接转换（direct cast） #

尝试直接转换的代码：

df["str_col"].cast(pl.Boolean).unique()

执行后报错：

InvalidOperationError: casting from Utf8View to Boolean not supported

间接转换（indirect cast） #

思路是先转为Categorical数据类型，实际执行结果如下：

print(df["str_col"].unique())
print(df["str_col"].cast(pl.Categorical).unique())
print(df["str_col"].cast(pl.Categorical).cast(pl.Boolean).unique())

执行结果：

shape: (2,)
Series: 'str_col' [str]
[
    "true"
    "false"
]
shape: (2,)
Series: 'str_col' [cat]
[
    "false"
    "true"
]
shape: (2,)
Series: 'str_col' [bool]
[
    false
    true
]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Martin Zäch