Question

编码新手，请原谅我缺乏知识
我目前有一个数据框，如下所示：

date         A     B    C    
2006-11-01   NaN   1    NaN
2016-11-02   NaN   NaN  1
2016-11-03   1     NaN  NaN
2016-11-04   NaN   1    NaN
2016-11-05   NaN   1    NaN
2016-11-06   NaN   NaN  NaN
2016-11-07   NaN   1    NaN

例如，我想做的是：
在2016-11-03之后的所有日期中，将A列中的所有NaN替换为0，并且能够对每列执行相同的操作，但是使用不同的对应日期。

我尝试了

for col in df:
    if col == 'A' & 'date' > '2016-11-03':
        value_1 = {'A':0}
        df = df.fillna(value=value_1)

但我收到此错误TypeError: unsupported operand type(s) for &: 'str' and 'str'
我确定这与我缺乏知识有关，但是我不确定如何进行。

编辑：我正在寻找的是这样的：

date         A     B    C    
2006-11-01   NaN   1    NaN
2016-11-02   NaN   NaN  1
2016-11-03   1     NaN  NaN
2016-11-04   0     1    NaN
2016-11-05   0     1    NaN
2016-11-06   0     NaN  NaN
2016-11-07   0     1    NaN

Answer 1

条件由两部分组成：在特定日期之后和为NaN。

condition = (df['date'] > '2016-11-03') & df['A'].isnull()

现在，选择与条件匹配的行并使A列中的各个项目等于0：

df.loc[condition, 'A'] = 0

Answer 2

df.loc[(df.date > '2016-11-03') & (df['A'].isnull()),'A'] = 0;

输出：

A   B   C   date
0   NaN 1.0 NaN 2006-11-01
1   NaN NaN 1.0 2016-11-02
2   1.0 NaN NaN 2016-11-03
3   0.0 1.0 NaN 2016-11-04
4   0.0 1.0 NaN 2016-11-05
5   0.0 NaN NaN 2016-11-06
6   0.0 1.0 NaN 2016-11-07

Answer 3

您可以使用fillna，将空行替换为零

if condition == 'A': fillna(0, inplace = True)

如何根据索引

3 个答案: