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使用相同列值选择性替换NaN

dataframe python

wwnde · 技术社区 · 6 年前

我有一个数据帧:

   GType   BNM  XXCV  COO
0  CAT1  WERT   NaN  NaN
1  CAT3  FRGT   NaN  NaN
2  CAT3   NaN   NaN  NaN
3  CAT2   NaN   NaN  NaN

我需要有选择地更换 NaN 是空格还是文本 "vvv" 使用 GType .

我有以下代码:

list1 = ['CAT1','CAT2']
mask = (df.COO.isnull()|df.BNM.isnull()|df.XXCV.isnull()) & (df.GType.isin(list1))
df.loc[mask, ('COO',  'BNM', 'XXCV')] = df.loc[mask, ('COO', 'XXCV', 'BNM'].replace('NaN', '')

list12 = ['CAT3']
mask12 =df.COO.isnull()|df.BNM.isnull())& (df.GType.isin(list12))
df.loc[mask12, ('COO',  'BNM')] = df.loc[mask12, ('COO', 'BNM')].replace('NaN', '')

它运行并更改列表1中的GType项,并将这些项保留在列表12中。现在我得到:

   GType   BNM XXCV  COO
0  CAT1  WERT          
1  CAT3  FRGT  NaN  NaN
2  CAT3   NaN  NaN  NaN
3  CAT2   NaN

我期望的结果是:

   GType   BNM XXCV  COO
0  CAT1  WERT          
1  CAT3  FRGT  NaN  
2  CAT3         NaN 
3  CAT2

我哪里弄错了?

0 回复 | 直到 6 年前

MatÄj RaÄinský 6 年前

这应该能奏效

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'GType': ['CAT1', 'CAT3', 'CAT3', 'CAT2'],
    'BNM': ['WERT', 'FRGT', None, None],
    'XXCV': [None, None, None, None],
    'COO': [None, None, None, None],
})

to_nan_xxcv = (df.XXCV.isnull()) & (df.GType.isin(['CAT1', 'CAT2']))
to_nan_rest = (df.COO.isnull() | df.BNM.isnull())
df.loc[to_nan_xxcv, 'XXCV'] = df.loc[to_nan_xxcv, 'XXCV'].fillna('')
df.loc[to_nan_rest, ('COO', 'BNM')] = df.loc[to_nan_rest, ('COO', 'BNM')].fillna('')
print(df)

这个 to_nan_xxcv 将只过滤你想要的,其余的将在屏幕上独立替换 GType ,这显然是你想要的基于期望的输出。此外,你还可以用 vvv 打电话 .fillna('vvv')