Reemplace la columna que contiene los valores ‘sí’ y ‘no’ con Verdadero y Falso en Python-Pandas

Analicemos un programa para cambiar los valores de una columna que contiene los valores ‘SÍ’ y ‘NO’ con VERDADERO y FALSO . 
 

Primero, veamos un conjunto de datos.

Código:

# import pandas library
import pandas as pd
   
# load csv file
df = pd.read_csv("supermarkets.csv")
   
# show the dataframe
df

Producción : 

Para descargar el archivo csv usado, haga clic aquí.

Ahora, veamos las múltiples formas de hacer esta tarea:

Método 1: Usar Series.map() . 
Este método se usa para mapear valores de dos series que tienen una columna igual. 

Sintaxis: Series.map(arg, na_action=Ninguno). 
Tipo de retorno: Serie Pandas con lo mismo que un índice como llamador. 

Ejemplo: Reemplace la columna ‘comisionado’ que contiene los valores ‘sí’ y ‘no’ con Verdadero y Falso.
Código:

# import pandas library
import pandas as pd
   
# load csv file
df = pd.read_csv("supermarkets.csv")
   
# replace the ‘commissioned' column contains
# the values 'yes' and 'no'  with 
# True and  False:
df['commissioned'] = df['commissioned'].map(
                   {'yes':True ,'no':False})
  
# show the dataframe
df

Producción : 

Método 2: Usar DataFrame.replace() . 
Este método se usa para reemplazar una string, una expresión regular, una lista, un diccionario, una serie, un número, etc. de un marco de datos. 

Sintaxis: DataFrame.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method=’pad’, axis=None) 
Tipo de retorno: Marco de datos actualizado 

Ejemplo: Reemplace la columna ‘comisionado’ que contiene los valores ‘sí’ y ‘no’ con Verdadero y Falso.
Código:

# import pandas library
import pandas as pd
  
# load csv file
df = pd.read_csv("supermarkets.csv")
  
# replace the ‘commissioned' column 
# contains the values 'yes' and 'no'
#  with True and  False:
df = df.replace({'commissioned': {'yes': True, 
                                'no': False}})
  
# show the dataframe
df

Producción: