根据 Peter

Question

我有以下系列文章：

my_series = pd.Series([np.nan, np.nan, ['A', 'B']])

我必须遍历my_series并评估该值是否为NaN，然后执行某些操作（为简单起见，将动作定义为“ do A”和“ do B”）。

第一次尝试：

for element in my_series:
    if element.isna():
        print('do A')
    else:
        print('do B')

运行它时，出现错误：“'float'对象没有属性'isna'”

在以下问题中进行

第二次尝试：Error: float object has no attribute notnull

for element in my_series:
    np.where(element.isnull(), 'do A', 'do B')

运行它时，出现错误：“ AttributeError：'float'对象没有属性'isnull'”

我在StackOverflow上没有发现任何其他类似的问题，我不知道还有什么可以尝试的。

Answer 1

将代码更改为：

for element in my_series:
    if type(element) == float and pd.isna(element):
        print('do A')
    else:
        print('do B')

根据 Peter

的评论进行编辑

我故意没有改变处理源代码的原始概念串联循环。看起来这两个打印说明都是“占位符” 替换为 NaN 值的一段代码，而其他值的另一段代码。

Answer 2

不需要显式的for循环。根据您的第二次尝试：

# Setup
my_series = pd.Series([np.nan, np.nan, ['A', 'B']])

# Solution
np.where(my_series.isnull(), 'do A', 'do B')                                              

# Output
array(['do A', 'do A', 'do B'], dtype='<U4')

错误：“浮动”对象没有属性“ isna””

2 个答案:

根据 Peter