pandas dataframe:未能应用lambda函数根据条件创建新列，如果为NaN或NA或\n或\t等，则为“否”或“是”

Question

我有一个数据框：

data = pd.DataFrame({'myCol': ['NaN','NA','xsysdf dfsf','ertrret ertret','\n','sdfdsfsdfsf','erw3242werw']
})

我想做的是：

1. 根据以下条件创建列myCol1，即如果myCol包含'NA'或'NaN'值或'is Empty'（可能是因为\n或类似\t的原因），在myCol1中，值将显示为No，否则Yes

2. 因此，我的新数据帧应该如下所示：

新数据帧：

 myCol          myCol1
 NaN            No
 NA             No
 xsysdf dfsf    Yes
 ertrret ertret Yes
 \n             No
 sdfdsfsdfsf    Yes
 erw3242werw    Yes

我想做的事情如下：

data['myCol1'] = data['myCol'].apply(lambda x: 'No' if(str(x) == 'nan') else 'Yes')

data['myCol1'] = data['myCol'].apply(lambda x: 'No' if np.isnan else 'Yes')

data['myCol1'] = data['myCol'].apply(lambda x: 'No' if(np.all(pd.notnull(x))) else 'Yes')

但是上面的每一个代码都会将结果作为所有行发送给我='No'

 data.groupby('myCol2').size()
 myCol2
 No    223567
 dtype: int64

Answer 1

这几乎没有问题，除了预期的字符串是'NaN'而不是'nan'：

# data['myCol1'] = data['myCol'].apply(lambda x: 'No' if(str(x) == 'nan') else 'Yes')
data['myCol1'] = data['myCol'].apply(lambda x: 'No' if(str(x).lower() == 'nan') else 'Yes')

这个函数检查函数np.isnan的真实性，而不是调用函数，因此它总是返回True大小写。此外，np.isnan不能与非数字类型一起使用：

# data['myCol1'] = data['myCol'].apply(lambda x: 'No' if np.isnan else 'Yes')

这里x是数据帧中单个单元格中的字符串，因此np.all将迭代字符串中的字符，并检查每个字符的条件。由于所有字符串都没有空字符，因此始终返回True大小写：

# data['myCol1'] = data['myCol'].apply(lambda x: 'No' if(np.all(pd.notnull(x))) else 'Yes')