根据条件填充另一列（熊猫）的空值

xchen 发表于 Dev

chen

我正在尝试在数据集中填写空值。description列包含公寓的类型。对于Studio，我想填写为0个卧室，而对于Rooms，我想填写为1个卧室。

我试过了

df.loc[df['Description'] == 'Studio', 'Bedrooms'] = df['Bedrooms'].fillna(0)
df.loc[df['Description'] == 'Rooms', 'Bedrooms'] = df['Bedrooms'].fillna(1)

但这不起作用。有没有人有什么建议？

史密斯

没有示例DataFrame，我不得不询问您到底想要什么，希望我是对的。

您可以使用简单的lambda函数：

 # Import pandas, numpy
    import pandas as pd
    import numpy as np    

# Sample df
    d = {'Desc': ['Studio', 'Rooms', 'Studio', 'Studio', 'Studio', 'Rooms','Rooms','Rooms','Studio', 'Rooms']}
    df = pd.DataFrame(data=d)
    df['Rooms'] = np.nan

 # Lambda function       
    df['Rooms'] = df.apply(
            lambda row: 0 if row['Desc'] == 'Studio' else 1,
            axis=1
        )

或使用list +进行循环并将新列添加到df。

# Import pandas, numpy
import pandas as pd
import numpy as np

# Sample df
d = {'Desc': ['Studio', 'Rooms', 'Studio', 'Studio', 'Studio', 'Rooms','Rooms','Rooms','Studio', 'Rooms']}
df = pd.DataFrame(data=d)

# Create empty list for bedroom numbers.
bedrooms = []

# Fill the list with 0/1 base on your Studio/Rooms option.
for i in range(0,len(df.index)):
    if df['Desc'].loc[i].lower() == 'studio':
        bedrooms.append(0)
    else:
        bedrooms.append(1)

# Add new column to your DataFrame
df['Rooms'] = np.array(bedrooms)

两种方式都会在名为“ Rooms”的新列中显示结果（0/1）。

如果我没有正确猜到您的问题，请告诉我。

祝好运！

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