使用apply函数在pandas中创建一个具有舍入值的新列

Question

我的数据框如下：

name  |  salary 
Tom   |   10200 
Kate  |          
Mi    |   32311 

关于薪水和round_salary，kate的值为''，我将其替换为''，因此它在单元格中什么都没有显示。

问题：

我想在将薪水四舍五入到最接近的10,000的基础上创建一个新的薪水列。

结果如下所示

name  |  salary | round_salary
Tom   |   10200 |  10000
Kate  |         |  
Mi    |   32311 |  30000

我的代码如下所示：

def round_income(salary):
    if '' in salary:
        return ''
    else: 
        return salary.round(decimals = -4)

income.apply(lambda x: round_salary(x['income']), axis=1)

输出错误为：

KeyError: ('salary', 'occurred at index 0')

有人知道如何解决吗？我发现map或apply函数可以解决它，谢谢任何人的事先帮助。 〜

Answer 1

如果没有缺失值但非数字为空值的解决方案：

income['salary'] = (pd.to_numeric(income['salary'], errors='coerce')
                      .round(decimals = -4)
                      .fillna(''))
print (income)
   name salary
0   Tom  10000
1  Kate       
2    Mi  20000

缺少值的解决方案-salary列中的所有数据均为数字：

income['salary'] = income['salary'].round(decimals = -4).astype('Int64')
print (income)
   name  salary
0   Tom   10000
1  Kate     NaN
2    Mi   20000