Pandas报”ValueError:Must pass DataFrame with boolean values only “的原因以及解决办法

当使用 Pandas 进行数据处理时，很可能会遇到这个错误 "ValueError: Must pass DataFrame with boolean values only"。这个错误通常出现在尝试使用布尔值运算时，但数据并不是布尔类型的数据时会出现。

出现这个错误的原因是因为在使用布尔类型的操作符时，需要的是一个仅由布尔值组成的 DataFrame，但是在实际的操作过程中，数据通常是由多种不同类型的值组成的，因此需要先将数据进行转换以符合要求。

下面是处理这个错误的几种方法：

1. 确保数据都是布尔类型

使用方法 df.astype(bool) 确保数据都是布尔类型，例如：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [True, False, True]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.astype(bool)

2. 将布尔类型的 Series 合并成 DataFrame

将多个布尔类型的 Series 合并成一个 DataFrame，例如：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [True, False, True]}
df = pd.DataFrame(data)

bool_series = pd.Series([True, False, True])
df = pd.concat([df, bool_series], axis=1)

3. 使用 NumPy 中的 np.where 方法

使用 NumPy 中的 np.where 方法，将原有的数据转换成布尔类型的数据，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c'], 'C': [10, 20, 30]}

df = pd.DataFrame(data)

df['bool_column'] = np.where(df['C'] > 20, True, False)

这里使用了 df['C'] > 20 来生成一个布尔类型的 Series，np.where 在判断条件为真的位置返回 True，在判断条件为假的位置返回 False。

通过以上三种方法，可以成功地解决 Pandas 报"ValueError: Must pass DataFrame with boolean values only"的问题。