用字符串 pandas 数据框替换 NAN 或空白

【问题标题】：replace NAN or blank with string pandas dataframe用字符串 pandas 数据框替换 NAN 或空白
【发布时间】：2019-03-07 01:13:22
【问题描述】：

我有一个熊猫数据框。在此数据框的其中一列 ('Q8') 中，一些行是空的。我想用字符串（'ss'）替换这些空单元格。我想用一个条件来做这个替换。这个条件是如果('Q7')列中的字符串是('I am a student')，并且('Q8')列的这一行的单元格是空的，则替换('Q8')列的空单元格用'ss'。

这是我为它写的代码：

for xx in range(0,len(df['Q8'])):
    if df['Q8'][xx]==np.nan:
       if df['Q7'][xx]=='I am a student':
           df['Q8'][xx].replace('', 'ss', regex=True)

但它无法从第一个 if 中找到任何 np.nan！

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

改用掩码：

df.loc[(df['Q7'] == 'I am a student') & (df['Q8'].isna()), 'Q8'] = 'ss'

你也可以使用fillna:

df.loc[df['Q7'] == 'I am a student', 'Q8'] = df.loc[df['Q7'] == 'I am a student', 'Q8'].fillna('ss')

【讨论】：

@CFD 并注意使用 isna() 函数来查找缺失值，该函数适用于不同的数据类型。
为什么要把'Q8'放在第一个方法的末尾？
@CFD 因为我们需要在两个维度上进行屏蔽：我们只想修改属于df[Q7] 具有值'I am a student' 的行的单元格和列df[Q8] 为空。
@CFD 同样，使用 .loc 索引器的正确语法是：df.loc[row_indexer,column_indexer]。