如何将多个pandas列从字符串布尔值转换为布尔值？

要将多个pandas列从字符串布尔值转换为布尔值，可以使用pandas库中的applymap()函数结合lambda表达式来实现。

首先，假设我们有一个名为df的pandas DataFrame，其中包含多个列需要转换。我们可以使用applymap()函数将转换逻辑应用到每个元素上。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['True', 'False', 'True'],
                   'B': ['False', 'True', 'False'],
                   'C': ['True', 'True', 'False']})

# 定义转换函数
def str_to_bool(value):
    if value.lower() == 'true':
        return True
    elif value.lower() == 'false':
        return False
    else:
        return value

# 使用applymap()函数将转换函数应用到每个元素上
df = df.applymap(lambda x: str_to_bool(x))

# 打印转换后的DataFrame
print(df)

运行以上代码，将会输出转换后的DataFrame：

       A      B      C
0   True  False   True
1  False   True   True
2   True  False  False

在上述示例中，我们首先创建了一个包含字符串布尔值的DataFrame。然后，定义了一个转换函数str_to_bool()，该函数将字符串布尔值转换为对应的布尔值。最后，使用applymap()函数和lambda表达式将转换函数应用到每个元素上，实现了将多个pandas列从字符串布尔值转换为布尔值的功能。

请注意，以上示例中的转换函数str_to_bool()只处理了"True"和"False"两种字符串布尔值，如果有其他字符串值，将会保持原样。如果需要处理其他字符串值，可以根据实际需求进行修改。

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