擅长:python、mysql、java
<p>筛选并选择具有<code>NaN</code>的行作为“a”或“b”,并将“c”分配给<code>NaN</code>:</p>
<pre><code>In [18]:
df.ix[pd.isnull(df.a) | pd.isnull(df.b),'c'] = NaN
In [19]:
df
Out[19]:
a b c
0 NaN a NaN
1 1 b 1
2 2 c 0
3 3 d 0
4 4 NaN NaN
[5 rows x 3 columns]
</code></pre>