python replace not na value

Question

我想创建一个新列，并用NA和0替换1而不丢失值。

#df
col1  
1      
3

5

6

我想要什么：

#df
col1   NewCol
1           1
3           1
            0
5           1
            0
6           1

这是我尝试过的：

df['NewCol']=df['col1'].fillna(0)
df['NewCol']=df['col1'].replace(df['col1'].notnull(), 1)

第二行似乎不正确。
有什么建议吗？

Answer 1

首先，您需要将所有“ na”转换为“ 0”。您如何执行此操作将因范围而异。 对于单个列，您可以使用：

df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].fillna(0)

对于整个数据框，您可以使用：

df.fillna(0)

此后，您需要将所有非零替换为1。您可以这样做：

for index, entry in enumerate(df['col']):
    if entry != 0:
        df['col'][index] = 1

请注意，此方法将0计数为空条目，这可能是也可能不是所需的功能。

Answer 2

您可以尝试：

df['NewCol'] = [*map(int, pd.notnull(df.col1))]

希望这会有所帮助。