无法使用条件语句熊猫填充缺失值

Question

我有一个 数据框，其中包含男性和女性的属性列。有一列 df['long_hair'] 带有 0=no 和 1=yes。我想根据性别填充此列中的缺失值。这是我的代码。但是，问题是，就地不适用于条件语句列。那么我该怎么做呢？

df[df['Male']==1]['long_hair'].fillna(0,inplace=True)

此代码的意思是获取男性并用 0 填充缺失值（意味着他们没有长头发）。

Answer 1

您可以使用 pd.Series.where

分配绕过它 <块引用>

cond bool Series/DataFrame，类似数组，或可调用 当 cond 为 True 时，保持原始值。如果为False，则替换为其他对应的值。如果 cond 是可调用的，它是在 Series/DataFrame 上计算的，并且应该返回 boolean Series/DataFrame 或数组。可调用对象不得更改输入 Series/DataFrame（尽管 pandas 不会检查它）。

df.long_hair = df.long_hair.where((df.Male != 1) | df.long_hair.isnull())

当它不是男性或不为空时，这将保留值。