Question

我正在逐行编写复杂的规则，为此，我正在使用df.apply。在此函数内部，条件之一是检查MEASUREMENT列中的值之一是否为空白/空/ nan。我该怎么做呢？看起来确实很容易，但是我无法使其正常工作。我知道我可以使用其他矢量化方法来检查nan，但是我需要编写复杂的规则，因此我使用的是df.apply。

我的数据如下：

const userSchema = mongoose.Schema({ 
  friends: [{
    type: mongoose.Schema.Types.ObjectId, ref: 'User', require: false
  }],
  incomingFriendRequests:[{
    type: mongoose.Schema.Types.ObjectId, ref: 'User', require: false
  }],
  online: {type: Boolean, require: true}
});

我的代码如下

MEASUREMENT VALUE
Name1       0.1
Name2       0.2
            0.3
Name4       0.2
231         0.4

它应该打印0.3。

注意： MEASUREMENT列具有混合数据类型。我尝试将其加载为str和默认情况下，但该条件仍然不起作用。安装Anaconda时，我正在使用Python 3.7。

我已经尝试了所有方法，但无法解决。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

python -m http.server 8000不等于任何值，包括自身。因此，您可以像这样检查：

NaN

但是，在已知值是数字的情况下，if row['MEASUREMENT'] != row['MEASUREMENT']:是更好的方法（即更具可读性）。

math.isnan()

Answer 2

写类似的东西：

if x == np.nan:

然后想知道为什么它不能按预期工作是一个常见错误。

在处理Pandas数据帧时，也可以使用pandas.isnull()，根据the documentation，它可以处理类似数组的对象。该语句将变为：

if pd.isnull(row['MEASUREMENT']):

熊猫-如何在Apply函数内部识别nans？

2 个答案: