根据 Pandas 中的字符串用 NaN 替换列

Question

我有以下数据框

ipdb> csv_data
  country_edited sale_edited  date_edited  transformation_edited
0          India      403171     20090101                     10
1         Bhutan      394096     20090101                     20
2          Nepal    Set Null     20090101                     30
3         madhya      355883     20090101                     40
4          sudan    Set Null     20090101                     50

我想替换所有包含Set Null到Nan的列值，所以我以下面的方式接近

import numpy

def set_NaN(element):
    if element == 'Set Null':
        return numpy.nan
    else:
        return element

csv_data = csv_data.applymap(lambda element: set_NaN(element))

但它不会改变任何东西

ipdb> print csv_data
  country_edited sale_edited  date_edited  transformation_edited
0          India      403171     20090101                     10
1         Bhutan      394096     20090101                     20
2          Nepal    Set Null     20090101                     30
3         madhya      355883     20090101                     40
4          sudan    Set Null     20090101                     50
ipdb>

但是当我只打印csv_data.applymap(lambda element: set_NaN(element))如下时我可以看到输出，但是当分配回来时我无法获得我想要的数据

ipdb> csv_data.applymap(lambda element: set_NaN(element))
  country_edited sale_edited  date_edited  transformation_edited
0          India      403171     20090101                     10
1         Bhutan      394096     20090101                     20
2          Nepal         NaN     20090101                     30
3         madhya      355883     20090101                     40
4          sudan         NaN     20090101                     50

那么如何根据某个字符串用 NaN 替换列值呢？

Answer 1

您需要DataFrame.mask ，它将掩码的True值替换为NaN 。 还有一些列是数字的，所以需要先将df值转换为string ：

print (csv_data.astype(str) == 'Set Null')
  country_edited sale_edited date_edited transformation_edited
0          False       False       False                 False
1          False       False       False                 False
2          False        True       False                 False
3          False       False       False                 False
4          False        True       False                 False


csv_data = csv_data.mask(csv_data.astype(str) == 'Set Null')
print (csv_data)
  country_edited sale_edited  date_edited  transformation_edited
0          India      403171     20090101                     10
1         Bhutan      394096     20090101                     20
2          Nepal         NaN     20090101                     30
3         madhya      355883     20090101                     40
4          sudan         NaN     20090101                     50

使用numpy boolean mask另一个解决方案 - 通过DataFrame.values比较 numpy 数组：

print (csv_data.values == 'Set Null')
[[False False False False]
 [False False False False]
 [False  True False False]
 [False False False False]
 [False  True False False]]

csv_data = csv_data.mask(csv_data.values == 'Set Null')
print (csv_data)
  country_edited sale_edited  date_edited  transformation_edited
0          India      403171     20090101                     10
1         Bhutan      394096     20090101                     20
2          Nepal         NaN     20090101                     30
3         madhya      355883     20090101                     40
4          sudan         NaN     20090101                     50

在您的解决方案中，必须将数据分配回csv_data ：

def set_NaN(element):
    if element == 'Set Null':
        return numpy.nan
    else:
        return element

csv_data = csv_data.applymap(lambda element: set_NaN(element))
print (csv_data)
  country_edited sale_edited  date_edited  transformation_edited
0          India      403171     20090101                     10
1         Bhutan      394096     20090101                     20
2          Nepal         NaN     20090101                     30
3         madhya      355883     20090101                     40
4          sudan         NaN     20090101                     50