循环遍历数据帧时替代 Iterrows()

Question

我正在尝试找到一种替代方法，以从给定列的列表中循环遍历数据框并替换我想要的所有“nan”特定值。现在我正在使用超慢的 iterrows，有没有替代方法？

for i, row in target_df.iterrows():
                for j in missing_col_list:
                    if (j != 'raceeth' and j != 'schoolSize' and j != 'studentsInEnglish' and j !='minutesPerWeekEnglish'): 
                        if(str(row[j]) == 'nan'):
                                target_df.at[i,j] = 0.0
                        else:
                            target_df.at[i,j] = 1.0

Answer 1

如果您有要填充缺失值的列列表，您可以这样做：

IngressRoute