如果两个不同列中的两个值都是 NaN，则为 0，否则为 1答案

【问题标题】：If both values in two different columns are NaN then 0 else 1如果两个不同列中的两个值都是 NaN，则为 0，否则为 1
【发布时间】：2020-05-04 13:25:42
【问题描述】：

我的数据框看起来是这样的：

ts self_top_ask_price self_top_bid_price 0 2020-05-03 11:59:48.627436 NaN 0.08331 1 2020-05-03 11:59:36.286763 0.08367 0.08331 2 2020-05-03 11:59:24.279036 0.08367 NaN 3 2020-05-03 11:59:12.298755 NaN NaN

我想要实现的是，如果两列都是 NaN，那么在第三列中，该行的值为 0，否则为 1。

所以输出应该是这样的：

ts  self_top_ask_price  self_top_bid_price both
0   2020-05-03 11:59:48.627436  NaN 0.08331  1
1   2020-05-03 11:59:36.286763  0.08367 0.08331 1
2   2020-05-03 11:59:24.279036  0.08367 NaN 1
3   2020-05-03 11:59:12.298755  NaN NaN 0

我尝试了以下，但它没有任何想法？

metrics[['self_top_ask_price', 'self_top_bid_price']] = metrics['both'].applymap(lambda x: 0 if pd.isnull(x) else 1)

谢谢！！

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

用DataFrame.any检查两列如果没有缺失值，然后通过Series.astype转换为数字0,1映射布尔值：

metrics['both'] = (metrics[['self_top_ask_price', 'self_top_bid_price']].notna()
                                                          .any(axis=1)
                                                          .astype(int))

或Series.view:

metrics['both'] = (metrics[['self_top_ask_price', 'self_top_bid_price']].notna()
                                                          .any(axis=1)
                                                          .view('i1'))

print (metrics)
                           ts  self_top_ask_price  self_top_bid_price  both
0  2020-05-03 11:59:48.627436                 NaN             0.08331     1
1  2020-05-03 11:59:36.286763             0.08367             0.08331     1
2  2020-05-03 11:59:24.279036             0.08367                 NaN     1
3  2020-05-03 11:59:12.298755                 NaN                 NaN     0

【讨论】：