如何将pandas DataFrame中所有值设置为False？

以下是几种简单直接的方法，能把close DataFrame里的所有值（包括NaN、浮点数等）全部设置为False：

• 直接赋值法（最简便）
  直接对整个DataFrame赋值，不管原有数据类型或内容，全部替换为False：

  close[:] = False
  

  这个方法会直接覆盖所有元素，包括NaN，一步到位。

• applymap遍历法
  通过applymap遍历每个元素并设置为False，适合需要自定义逻辑的场景（这里逻辑就是固定返回False）：

  close = close.applymap(lambda _: False)
  

为什么replace方法不好用？ #

replace主要用于替换特定值或匹配规则的内容，如果要覆盖所有值（包括NaN），需要写复杂的规则（比如同时匹配NaN和所有数值/字符串），反而不如上面的方法直接高效。比如尝试用replace的话，需要写：

import numpy as np
close.replace({np.nan: False}, regex=True, inplace=True)
close.replace(r'.*', False, regex=True, inplace=True)

但这种写法不仅繁琐，还可能因为数据类型匹配问题出现遗漏，完全没必要。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Brian