如何使用python和pandas更改csv文件cloumn中的所有值

我有一个类似这样的数据集

                                          Title_name  ...  Check
0  Did 7 Children Die in Senegal from COVID-19 Va...  ...  False
1   Should Fabric Masks Be Sanitized in a Microwave?  ...  False
2  Is Mike Pence Waving a Confederate Flag in Thi...  ...  False
3  Is Bill Gates Being Sued by India Over Vaccina...  ...  False
4       Did the New York Jets Sign Colin Kaepernick?  ...  False

[5 rows x 3 columns]

raise AttributeError("Can only use .str accessor with string values!")
AttributeError: Can only use .str accessor with string values!

我想将Check列的值从False更改为我尝试使用的False

df['Check']=df.Check.str.replace'False'，True'

我得到一个类似这样的数据类型错误

                                          Title_name  ...  Check
0  Did 7 Children Die in Senegal from COVID-19 Va...  ...  False
1   Should Fabric Masks Be Sanitized in a Microwave?  ...  False
2  Is Mike Pence Waving a Confederate Flag in Thi...  ...  False
3  Is Bill Gates Being Sued by India Over Vaccina...  ...  False
4       Did the New York Jets Sign Colin Kaepernick?  ...  False

[5 rows x 3 columns]

raise AttributeError("Can only use .str accessor with string values!")
AttributeError: Can only use .str accessor with string values!

---

我看到一些使用csv文件的解决方案，但我想知道如何使用pandas并替换所有没有标题的cloumn值。

您的几乎是正确的。问题是pandas将False检测为布尔值。这就是为什么它会给你这个错误。您只需首先将类型更改为string。像这样：

#First change the type to string
df['Check'] = df.Check.astype(str).str.replace('False', 'True')

#You can also change it to Fake
#df['Check'] = df.Check.astype(str).str.replace('False', 'Fake')

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列检查的类型为布尔值。你可以查一下

df.Check.dtype

如果要使用替换

df.astype(str).replace('False','True') 

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检查列是一个布尔数据类型，因此字符串替换不起作用。try instead您的列检查是布尔类型，只有两个值True和False，因此基本上，如果您想将False更改为True，整个列将等于True。你可以实现这个df['Check']=trueThank这是非常好的工作，请纠正我，如果我理解它的工作，但aType强制它是字符串？？