在np.where子句之后，在pandas中无法识别NaN。为什么？或者这是一个错误？

Question

在np.where子句之后，pandas中无法识别NaN。为什么？或者这是一个错误？

此代码的最后一行应为“True”

PV

Answer 1

如果查看where：

的结果，您可以看到原因

>>> np.where(a.isnull(), np.nan, "Hello")
array([u'Hello', u'nan'], 
      dtype='<U32')

因为您的其他值是字符串，where也会将您的NaN转换为字符串，并为您提供字符串数据结果。 （根据您的平台和/或Python版本，您获得的确切类型可能会有所不同。）因此，您根本没有在结果中使用NaN，只需要字符串"nan"。

如果你想在pandas中进行这种类型的映射（特别是改变dtypes的映射），通常最好使用像.map这样的pandas构造，并避免陷入numpy，因为当你看到，numpy在必须解决冲突类型时往往会做无益的事情。以下是如何在熊猫中完成所有操作的示例：

>>> b["X"] = a.isnull().map({True: np.nan, False: "Hello"})
>>> b
   0      X
0  a  Hello
1  b    NaN
>>> b.X.isnull()
0    False
1     True
Name: X, dtype: bool