如何将存储带格式True/False的Object类型列转为1和0？

你的目标变量字符串自带前导空格和末尾的英文句号（比如' False.'），和你写的匹配规则里的纯'False'/'True'完全不匹配，这就是之前所有方法失效的原因：

• map/replace找不到对应匹配项，会返回NaN
• 直接astype(bool)会把任何非空字符串判定为True，最终全转成1

先清理字符串，再转换为0/1，以下几种方法都可行：

方法1：先清理再映射 #

# 先去除前后空白，再去掉末尾的句号
df_new['Y_var'] = df_new['Y_var'].str.strip().str.rstrip('.')
# 再用map转换
df_new['Y_var'] = df_new['Y_var'].map({'True': 1, 'False': 0})

方法2：一步到位的替换 #

df_new['Y_var'] = df_new['Y_var'].str.strip().str.rstrip('.').replace(['False', 'True'], [0, 1])

方法3：直接布尔判断转整数 #

# 清理后判断是否等于'True'，再转成整数
df_new['Y_var'] = (df_new['Y_var'].str.strip().str.rstrip('.') == 'True').astype(int)

验证结果 #

处理后可以用df_new['Y_var'].unique()查看，应该只会返回[0,1]两个值，确认转换成功。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dsnoob27