如果条件没有，如何处理丢失的数据？答案

【问题标题】：None in if condition, how to handle missing data?如果条件没有，如何处理丢失的数据？
【发布时间】：2019-01-24 08:16:50
【问题描述】：

如果缺少age 的值，我想创建一个值为1 的变量。相反，Value 列的输出中的所有内容都是 None。

raw_data1 = {'id': [1,2,3,5],
    'age': [0, np.nan, 10, 2]}
df1 = pd.DataFrame(raw_data1, columns = ['id','age'])


def my_test(b):
    if b is None:
        return 1


df1['Value'] = df1.apply(lambda row: my_test(row['age']), axis=1)

如何实现呢？我知道有几种方法，但我想重点介绍一个函数的使用（def my_test 等）。

【问题讨论】：

如果 b 不是 None，my_test 方法会返回 None。在if 之后添加return b 应该可以解决这个问题。
你的意思是这样吗？如果返回 b 为无：（这不起作用，谢谢）

标签： python pandas if-statement missing-data nonetype

【解决方案1】：

您可以为此使用map

df1['Value'] = df1['age'].map(lambda x : 1 if np.isnan(x) else np.nan)

如果你想使用你的功能，你可以像这样使用map

def my_test(b):
    if np.isnan(b):
        return 1
    else:
        return np.nan

df1['Value'] = df1['age'].map(lambda x : my_test(x))

【讨论】：

【解决方案2】：

改为这样做，

>>> df1.value = df1.age.isna().astype(int)
>>> df1
    id   age  value
 0   1   0.0      0
 1   2   NaN      1
 2   3  10.0      0
 3   5   2.0      0

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以使用row.get('age') 代替row['age']。

如果age 不在字典内，get() 返回 null

【讨论】：

【解决方案4】：

如果我理解正确，你可以使用：

df1['value'] = np.where(df1['age'].isnull(), 1, '')

输出：

   id   age value
0   1   0.0      
1   2   NaN     1
2   3  10.0      
3   5   2.0

【讨论】：