在 np.where 条件下使用 pandas 可为空的整数 dtype答案

【问题标题】：Using pandas nullable integer dtype in np.where condition在 np.where 条件下使用 pandas 可为空的整数 dtype
【发布时间】：2022-01-03 04:21:04
【问题描述】：

我有一个 DataFrame 下面有一些缺失值。

df = pd.DataFrame(data=[['A', 1, None], ['B', 2, 5]],
                  columns=['X', 'Y', 'Z'])

由于df['Z']应该是一个整数列，我将其数据类型更改为pandas新实验类型nullable integer如下。

ydf['Z'] = ydf['Z'].astype(pd.Int32Dtype())
ydf

    X   Y   Z
0   A   1   <NA>
1   B   2   5

现在我正在尝试使用简单的numpy where 方法使用下面的代码将df['Z'] 列中的非空值替换为固定整数值（例如1）。

np.where(pd.isna(ydf['Z']), pd.NA, np.where(ydf['Z'] > 0, 1, 0))

但我收到以下错误，我无法理解为什么，因为我已经在检查第一个条件中具有空值的行。

TypeError: boolean value of NA is ambiguous

【问题讨论】：

np.where(ydf['Z'] > 0, 1, 0) 抛出错误。
是的，我知道，但为什么呢？
我认为 np.where 只需要一个布尔数组，但 ydf['Z'] > 0 返回像 <NA> 这样的 nans
是的，df['Z'] > 0（其中 df 是原始 df，在将其转换为新的 Int32 类型之前）为 nan 返回 False。
明白。这就说得通了。谢谢。

标签： python pandas numpy boolean missing-data

【解决方案1】：

正如@user17242583 所建议的，np.where 只需要一个布尔值数组，但您的比较返回一个三态数组：True、False 和 <NA>。

>>> df['Z'] > 0
0    <NA>
1    True
Name: Z, dtype: boolean

在这种情况下，np.where 无法决定返回值是否应解释为 True 或 False。

随意投递你的专栏：

>>> np.where(pd.isna(df['Z']), pd.NA, np.where(df['Z'].astype(float) > 0, 1, 0))

array([<NA>, 1], dtype=object)

【讨论】：

【解决方案2】：

np.where 需要一个布尔数组。使用int64 dtype，在系列上使用> 会为nans 返回False。使用 Int32 dtype（注意大写 I），> 不会将 nans 强制为 False，因此会出现错误。

一种解决方案是使用ydf['Z'].gt(0).fillna(False) 而不是ydf['Z'] > 0。（它们是一样的，第二个只是将 NA 更改为 False）：

np.where(pd.isna(ydf['Z']), pd.NA, np.where(ydf['Z'].gt(0).fillna(False), 1, 0))

【讨论】：

快速提问。第二个np.where 条件不应该只考虑在我检查NA 的第一个条件中被拒绝为False 的行。否则，嵌套条件的意义何在。

【解决方案3】：

一个可能有用的选项是 pyjanitor 中的 case_when 函数，它可以帮助处理嵌套表达式，也适用于 Pandas 扩展数组类型：

# pip install pyjanitor
import pandas as pd
import janitor

df.case_when(
      df.Z.isna(), df.Z, # condition, result
      df.Z.gt(0), 1,
      0, # default value if False
      column_name='Z')

   X  Y     Z
0  A  1  <NA>
1  B  2     1

【讨论】：