Python：根据熊猫数据框中的权重计算分数

Question

我有一个数据框。

这是“ final_score”列的代码：

weights = [0.3,0.1,0.1,0.5]
df.mul(weights).sum(axis=1)

如您所见，我正在尝试设置权重并将每个值相乘以获得一个分数（在final_score中列出）。但是，有些值为“无”（NaN）。我的问题是，当显示“无”的实例时，如何更改权重，以使权重在其他列中更大。

例如，在第2行中，所有值都存在，因此，我已分配的权重正在相应地计算。 在第0行和第1行中，如何移动权重以使没有权重City_score，而是将权重转移到其他三列（例如[0.3,0,0.1,0.6]）

Answer 1

您可以将所有NaN的值替换为0，因此当权重应用于该单元格时，它将自动变为0（即，权重将按比例移至其他列）。

Pandas中有一种方法可以执行此操作：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.fillna.html

Answer 2

您可以只使用df.fillna()：

df.fillna(0).mul(weights).sum(axis=1)