可以使用np.where：

import pandas as pd, numpy as np

dct = {"col1": ["Ram", "axa", "sur"],
       "col2": ["shyam", "moh", "ami"],
       "col3": [True, False, True]}
df1 = pd.DataFrame.from_dict(dct)

df1['col3'] = np.where(df1['col3'] == True, 'right', 'False')
print(df1)

字符串
这产生

col1   col2   col3
0  Ram  shyam  right
1  axa    moh  False
2  sur    ami  right

型
注意，这将列col3的类型从bool更改为object。

您可以使用简单的**df.replace**命令，如下所示：

In [1546]: df['col3'] = df['col3'].replace({True:'right'})
In [1547]: df
Out[1546]: 
  col1   col2   col3
0  Ram  shyam  right
1  axa    moh  False
2  sur    ami  right

字符串

试试这个：

df["col3"] = df["col3"].apply(lambda x: "right" if x==True else False)

字符串

如果有人想替换多个cols中的字符串，而不是整个dataframe，这里有一个我在文档中没有看到的例子

df[cols] = df[cols].replace({"old": "new"})

字符串