Question

我有以下数据框：

df=pd.DataFrame({'state':['AL','WI','FL','NJ','BM'],'country':['USA','USA','','','']})

如果相应的州行位于州列表下方，我尝试将“国家”列填写为“美国”：

states = ['AL', 'WI', 'AZ', 'FL', 'NJ', 'CO', 'CT', 'NY']

我查看了以下相关的SO帖子： Python Dataframe filling NaN values using information from other columns

如果问题类似，我将无法使用apply函数，因为我不知道如何检查值列表中是否有其他列值。我尝试了以下（失败的）代码：

 df['country'] = values.where(df['country'] == np.nan and df['state'] in states, others=df['country'])
    ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

Answer 1

假设空格为np.nan，如果不是，则可以替换为df=df.replace('',np.nan)，然后可以使用numpy.where()获得更快的结果：

df.country=np.where(df.state.isin(states),df.country.fillna('USA'),df.country)
print(df)

  state country
0    AL     USA
1    WI     USA
2    FL     USA
3    NJ     USA
4    BM     NaN

如果另一列中的行满足条件则填充nan

1 个答案: