如果列中的值以文本而不是单个单词或数字的形式出现，是否有一个Python函数来重命名列中的值？

我有一个包含三列的数据集，“年份”、“类别”和“桂冠”。“年”列的值为2019、2018等。。。“类别”一栏有医学、物理学、工程学等词的价值。。。但“桂冠”一栏是这样的：

laureates
[{id:something, name:something, surname: something}]
[{id:something, name:something, surname: something}]
[{id:something, name:something, surname: something}]
nan
nan
[{id:something, name:something, surname: something}]
nan

如何将nan重命名为False，将其他所有名称重命名为True，并只使用布尔值？

您可以尝试以下方法：

df.laureates.fillna(0) != 0 

输出：

   laureates
0       True
1       True
2       True
3      False
4      False
5       True
6      False

如果可行的话：

df.laureates = df.laureates.fillna(0) != 0