2024-06-10 16:32:54 发布
网友
我有
df=
df
a 1 nan 3
我想要一些语法
df["b"] = df["a"] or 5
创造
a b 1 1 nan 5 3 3
熊猫支持这样的东西吗
奖金:
每个索引/组/任何内容的不同默认值如何
您可以使用np.where
np.where
df['b'] = np.where(df['a'].isna(), 5, df['a']) print(df) a b 0 1.0 1.0 1 NaN 5.0 2 3.0 3.0
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"a": [1, np.nan, 3]}) df["b"] = df["a"].fillna(5) print(df)
a b 0 1.0 1.0 1 NaN 5.0 2 3.0 3.0
通过挖掘the doc得到了标准的解决方案。不需要通过numpy
您可以为此使用applymap()函数,甚至factorize()函数
applymap()
factorize()
您可以使用
np.where
通过挖掘the doc得到了标准的解决方案。不需要通过numpy
您可以为此使用
applymap()
函数,甚至factorize()
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