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基于条件操纵行

pandas

Make42 · 技术社区 · 6 年前

method 如果 type 是一个侏儒:

newcolumn = []
for index, row in results_DF.iterrows():
    newcolumn.append('BBBB' if row['type'] is np.nan else row['method'])
results_DF['method'] = pd.Series(newcolumn)

这个实现看起来很难看。如何写得更好-更实用的风格?

2 回复 | 直到 6 年前

jezrael 6 年前

使用 DataFrame.loc 使用由创建的布尔amsk Series.isna :

results_DF.loc[results_DF['type'].isna(), 'method'] = 'BBBB'

#oldier pandas versions
#results_DF.loc[results_DF['type'].isnull(), 'method'] = 'BBBB'

另一个解决方案 numpy.where

results_DF['method'] = np.where(results_DF['type'].isna(), 'BBBB', results_DF['method'])

或@Jon Clements的解决方案,谢谢:

results_DF['method'] = results_DF.where(results_DF['type'].notnull(), 'BBBB')

results_DF = pd.DataFrame({'method': ['a','s','d'],
                           'type':[np.nan, np.nan, 4]})

print (results_DF)
  method  type
0      a   NaN
1      s   NaN
2      d   4.0

results_DF.loc[results_DF['type'].isna(), 'method'] = 'BBBB'
print (results_DF)
  method  type
0   BBBB   NaN
1   BBBB   NaN
2      d   4.0

Mohamed Thasin ah 6 年前

试试这个,

mask=results_DF['type'].isnull()
results_DF.loc[mask]='BBBB'

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