根据另一列的条件填充空值（pandas）

Question

我正在尝试在数据集中填充空值。描述栏有公寓类型。对于工作室，我尝试填写为 0 间卧室，而对于房间，我尝试填写为 1 间卧室。我试过df.loc[df['Description'] == 'Studio', 'Bedrooms'] = df['Bedrooms'].fillna(0)df.loc[df['Description'] == 'Rooms', 'Bedrooms'] = df['Bedrooms'].fillna(1)但它不起作用。有没有人有什么建议？

Answer 1

没有示例 DataFrame 我不得不询问你到底想要什么，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

        )

或者使用 list + for 循环并将新列添加到您的 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“房间”的新列中显示结果 (0/1)。

如果我没有正确猜测您的问题，请告诉我。

祝你好运！