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仅当满足另一列的Fillna条件时

fillna conditional-statements dataframe pandas python

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Loki · 技术社区 · 3 年前

我有一个数据框测验看起来是这样的:

| sales |transactions|
|-------|------------|
|0.0    |NaN         |
|0.0    |NaN         |
|3802.29|NaN         |
|4520.35|8359        |

我正在寻找一种方法,在不更改其他行的情况下,只使用“sales”列中0的行中的0来填充NaN值。我试过这个:

test['transactions'] = test.apply(
        lambda row: 0 if row['sales'] == 0 else None,
        axis=1)

它适用于这些行,但问题是所有其他行都会被NaN填充

输出:

| sales |transactions|
|-------|------------|
|0.0    |0.0         |
|0.0    |0.0         |
|3802.29|NaN         |
|4520.35|NaN         |

预期结果:

| sales |transactions|
|-------|------------|
|0.0    |0.0         |
|0.0    |0.0         |
|3802.29|NaN         |
|4520.35|8359        |

提前谢谢你。

1 回复 | 直到 3 年前

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piRSquared 3 年前

`mask`

具体来说,使用 other 争论 面具

df.assign(
    transactions=df.transactions.mask(df.sales == 0, other=0)
)

     sales  transactions
0     0.00           0.0
1     0.00           0.0
2  3802.29           NaN
3  4520.35        8359.0

如果您有一个非空的交易,其中销售额为零,并且不想将非空交易替换为零,那么请执行以下操作:

mask = df.sales == 0 & df.transactions.isna()
df.assign(
    transactions=df.transactions.mask(mask, other=0)

)