根據pandas數據框中另一列的條件，將int64值替換為“ None”

Question

我有熊貓數據框

條件是：

“如果RPoints中的值不是-1，則kPoints中的任何0都應視為“無”

“如果RPoints中的值不是-1，則WPoints中的任何0都應視為“無”

數據類型為：

kPoints         int64

RPoints         int64

WPoints         int64

如何用“ None”代替-1？ 而且我猜想“ None”對分析沒有幫助，那么我應該如何刪除那些包含“ None”的行？

Answer 1

您可以替換單個列並更改其類型：

df['foo'] = df['foo'].astype(np.object)

然后：

df['foo'][0] = None

請注意，這將使列上的任何處理變慢，因為類型現在是Python對象，而不是數組中的整數。

Answer 2

嘗試這個

數據

   id  kpoints  Rpoints  Wpoints
0   1     1241       -1     1466
1   2        0     1475        0
2   3        0     1586        0
3   4        0       -1        0

采用

data.loc[(data['Rpoints'] != -1) & (data['kpoints'] == 0), 'kpoints'] = None
data.loc[(data['Rpoints'] != -1) & (data['Wpoints'] == 0), 'Wpoints'] = None

產量

   id  kpoints  Rpoints  Wpoints
0   1   1241.0       -1   1466.0
1   2      NaN     1475      NaN
2   3      NaN     1586      NaN
3   4      0.0       -1      0.0

簡單的data.dropna()將刪除所有na行