lambda表达式未更改熊猫数据框的值

Question

我有以下功能，如果当前值为“ ...”，则将列“ A”的值更改为np.NaN。 但是，由于某种原因，什么都没有改变。

def findEmpty(row):
    row['A'] = np.NaN


energy[energy['A'] == '...'].apply(lambda x:findEmpty(x))

有人可以帮忙吗？

Answer 1

熊猫apply传DataFrame具有套用值的DataFrame 。 尝试这个：

energy = energy[energy['A'] == '...'].apply(lambda x:findEmpty(x))

Answer 2

这是一个更有效的解决方案

energy.ix[(energy['A'] == '...'), 'A'] = np.NaN

请注意，lambda函数在纯Python中。 换句话说，当您这样做时，基本上就放弃了Pandas中所有不错的C加速器。 如果使用大型数据集，请尽量避免使用循环和lambda函数（如果可能）

Answer 3

熊猫有一种“替换”方法，可以提高可读性

energy.replace('...', np.NaN, inplace=True)