擅长:python、mysql、java
<p>对我来说,这非常有效。由于您没有给出确切的csv格式,我假设它是这样的:</p>
<pre><code>Date;Checked;Verified
2018-05-23;FALSE;TRUE
2018-05-24;TRUE;TBC
2018-05-26;FALSE;TBC
2018-05-31;nan;nan
2019-12-01;TRUE;TRUE
2019-12-05;TRUE;TBC
2019-12-15;TRUE;FALSE
2019-12-23;FALSE;nan
</code></pre>
<p>然后我调用了代码,就像你那样:</p>
<pre><code>df=pd.read_csv(path, sep=';', engine='python')
df=df.apply(lambda x: x.astype(str).str.lower())
df['Checked'] = np.where(df['Checked'].eq('true'), True, False)
df['Verified'] = np.where(df['Verified'].eq('true') | df['Verified'].eq('tbc'), True, False)
</code></pre>
<p>生成的数据帧如下所示:</p>
<pre><code> Date Checked Verified
0 2018-05-23 False True
1 2018-05-24 True True
2 2018-05-26 False True
3 2018-05-31 False False
4 2019-12-01 True True
5 2019-12-05 True True
6 2019-12-15 True False
7 2019-12-23 False False
</code></pre>
<p>您使用哪种python和pandas版本?
我用Python 3.6.1和Pandas 1.04对此进行了测试</p>