Question

使用：

import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.read_csv('Bvitoria_argos.csv', na_values=[' -99999.0'])

数据框是这样的：

HS   Tp
3.0  12.0
2.0  11.3
nan  19.2
nan  5.9
5.6  7.0

目标是根据''HS''值替换''Tp'列中的值，得到类似的结果：

HS   Tp
3.0  12.0
2.0  11.3
nan  nan
nan  nan
5.6  7.0

我试图使用它，但它不起作用：

c.loc[c.HS==np.nan,'Tp']=np.nan

更具体地说，当''HS''列中的'tp''列中的nan需要为nan时。如果有人可以提供帮助，我将感激不尽。

Answer 1

使用isnull()：

df.loc[df['HS'].isnull(),'Tp'] = np.nan

Answer 2

你可以使用np.where。如果cond是布尔数组，而A和B是数组，那么

C = np.where(cond, A, B)

将C定义为等于A，其中cond为True，B为cond为False。