如何根据另一列的NaN值设置pandas数据帧中的值？

Question

我有一个名为df的数据帧，其原始形状为(4361, 15)。agefm列的某些值为NaN。你看：

> df[df.agefm.isnull() == True].agefm.shape
(2282,)

然后创建新列并将其所有值设置为0：

^{pr2}$

那么{cd3>中的{cd3}值将设置为：

df[df.agefm.isnull() == True].nevermarr = 1

什么都没改变：

> df['nevermarr'].sum()
0

我做错什么了？在

Answer 1

最好是使用^{}：

df['nevermarr'] = np.where(df.agefm.isnull(), 1, 0)
print (df)
   agefm  nevermarr
0    NaN          1
1    5.0          0
2    6.0          0

或者使用^{}，==True可以省略：

^{pr2}$

或^{}：

df['nevermarr'] = df.nevermarr.mask(df.agefm.isnull(), 1)
print (df)
   agefm  nevermarr
0    NaN          1
1    5.0          2
2    6.0          3

样品：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'nevermarr':[7,2,3],
                   'agefm':[np.nan,5,6]})

print (df)
   agefm  nevermarr
0    NaN          7
1    5.0          2
2    6.0          3

df.loc[df.agefm.isnull(), 'nevermarr'] = 1
print (df)
   agefm  nevermarr
0    NaN          1
1    5.0          2
2    6.0          3