用布尔True替换数字

Question

我有一个带有这样一列的数据框：

>>> df['Level'] = df.Level.replace('-',0).astype('int64')
>>> df
   Level
0      1
1     -2
2      0
3      2
>>> df['Level'].dtypes
dtype('int64')

我想用False代替NaN，用True代替所有浮点数。

df['test'] = [NaN, 1.0, NaN, NaN, NaN, 13.0]

我尝试过：

[False, True, False, False, False, True]

问题：这可以正确替换NaN，但不能浮动。

有人可以帮我吗？谢谢！

Answer 1

您可以使用.notna()方法

df['test'].notna()

Answer 2

您在这里。不是最佳答案，而是其中一种方法。

>>> df
   test
0   NaN
1   1.0
2   NaN
3   NaN
4   NaN
5  13.0
>>> df.apply(lambda x: pd.notna(x))
    test
0  False
1   True
2  False
3  False
4  False
5   True
>>>