Question

我的熊猫数据框缺少值，例如：

  My_var1   My_var2   My_var3   My_var4
0     No         W6        No       Nan
1     No         W6        No       Nan  
2     No         W6        No       Yes
3     No         W6        No        No
4     No         W6        Yes       No

我还有一系列以str格式存储的数据过滤器，例如：

"(My_var4 == 'Yes')"

我将此过滤器与eval（）结合使用以获取布尔序列：

my_data.eval(my_filter)

但是对于Nan值，eval函数返回False而不是Nan，但是我希望它返回Nan ...

如何将str过滤器应用于pd数据帧，并获取返回的True，False和Nan（或None）值？

Answer 1

eval的{{3}}集合非常有限，因此通常您不能执行更复杂的逻辑表达式。

要完全获得您描述的行为是不可能的。也就是说，您不会得到eval来返回带有True/False/NaN的对象系列。我认为最接近的是带有1/0/NaN的浮点列。这需要一些精神体操运动员通过其属性NaN来标识X != X，并且X> 1的np.arcsin（X）确实返回NaN

s = "(My_var4 == 'Yes') * arcsin((My_var4 != My_var4) + sin(1))"
df.eval(s)

0    NaN
1    NaN
2    1.0
3    0.0
4    0.0
Name: My_var4, dtype: float64

pd.eval（）不仅可以返回True或False值，还可以返回Nan或None吗？

1 个答案: