我正在尝试在 Pandas 中编写一个 lambda 函数,用于检查 Col1 是否为 Nan,如果是,则使用另一列的数据。我无法正确编译/执行代码(如下)。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'Col1': [1, 2, 3, np.NaN], 'Col2': [7, 8, 9, 10]})
df2 = df.apply(lambda x: x['Col2'] if x['Col1'].isnull() else x['Col1'], axis=1)
有谁知道如何使用 lambda 函数编写这样的解决方案,或者我是否超出了 lambda 的能力?如果没有的话,你还有其他解决办法吗?
pandas.isnull
检查标量是否为 NaN
:
df = pd.DataFrame({ 'Col1' : [1,2,3,np.NaN],
'Col2' : [8,9,7,10]})
df2 = df.apply(lambda x: x['Col2'] if pd.isnull(x['Col1']) else x['Col1'], axis=1)
print (df)
Col1 Col2
0 1.0 8
1 2.0 9
2 3.0 7
3 NaN 10
print (df2)
0 1.0
1 2.0
2 3.0
3 10.0
dtype: float64
Series.combine_first
:
df['Col1'] = df['Col1'].combine_first(df['Col2'])
print (df)
Col1 Col2
0 1.0 8
1 2.0 9
2 3.0 7
3 10.0 10
Series.update
:
df['Col1'].update(df['Col2'])
print (df)
Col1 Col2
0 8.0 8
1 9.0 9
2 7.0 7
3 10.0 10
假设您确实有第二列,即:
df = pd.DataFrame({ 'Col1' : [1,2,3,np.NaN], 'Col2': [1,2,3,4]})
此问题的正确解决方案是:
df['Col1'].fillna(df['Col2'], inplace=True)
你需要使用np.nan()
#import numpy as np
df2=df.apply(lambda x: 2 if np.isnan(x['Col1']) else 1, axis=1)
df2
Out[1307]:
0 1
1 1
2 1
3 2
dtype: int64
在 pandas 0.24.2 中,我使用
df.apply(lambda x: x['col_name'] if x[col1] is np.nan else expressions_another, axis=1)
因为 pd.isnull() 不起作用。
在工作中,我发现以下现象,
没有运行结果:
df['prop'] = df.apply(lambda x: (x['buynumpday'] / x['cnumpday']) if pd.isnull(x['cnumpday']) else np.nan, axis=1)
结果存在:
df['prop'] = df.apply(lambda x: (x['buynumpday'] / x['cnumpday']) if x['cnumpday'] is not np.nan else np.nan, axis=1)
到目前为止,我仍然不知道更深层次的原因,但我有这些经验,对于对象,使用[is np.nan()]或pd.isna()。对于浮点数,请使用 np.isnan() 或 pd.isna()。