如何解决“无法对具有非np.nan值的混合类型执行原地布尔值设置”的错误

import pandas as pd

# 示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 'three', 4],
    'B': [True, False, True, False]
})

# 确保列'A'的数据类型一致
df['A'] = df['A'].astype(str)

# 现在可以进行布尔索引操作
df.loc[df['A'] == 'three', 'B'] = False

import pandas as pd

# 示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 'three', 4],
    'B': [True, False, True, False]
})

# 将列'A'转换为数值类型，无法转换的值设为NaN
df['A'] = pd.to_numeric(df['A'], errors='coerce')

# 现在可以进行布尔索引操作
df.loc[df['A'].isna(), 'B'] = False

import pandas as pd

# 示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 'three', 4],
    'B': [True, False, True, False]
})

# 分步处理：先清洗数据
df['A'] = df['A'].apply(lambda x: x if isinstance(x, (int, float)) else None)

# 现在可以进行布尔索引操作
df.loc[df['A'].isna(), 'B'] = False