如何使用 python 使用 pandas 更改 csv 文件列中的所有值答案

【问题标题】：How to change all values in a csv file cloumn using python using pandas如何使用 python 使用 pandas 更改 csv 文件列中的所有值
【发布时间】：2020-07-25 11:40:01
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的数据集

                                          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]

我想将“检查”列的值从 False 更改为我尝试使用的 Fake

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

我收到类似这样的数据类型错误

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

我看到了一些使用 csv 文件的解决方案，但想知道如何使用 pandas 并替换所有没有标题的 cloumn 值。

【问题讨论】：

检查列是布尔数据类型，因此字符串替换不起作用。改用replace
您的“检查”列是布尔类型（只有 2 个值 True 和 False），所以基本上如果您想将 False 更改为 True，整个列将等于 True。你可以实现这个df['Check'] = True

标签： python python-3.x pandas csv dataset

【解决方案1】：

你的几乎是正确的。问题是 pandas 将 False 检测为布尔值。这就是为什么它给你这个错误。您只需首先将类型更改为字符串。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')

【讨论】：

谢谢，这工作得很好，如果我理解它磨损但 astype() 强制它是字符串，请纠正我？？

【解决方案2】：

Check 列的类型是布尔值。你可以检查

df.Check.dtype

如果你想使用替换

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

【讨论】：