如何使用fillna（）在其他列中满足某些条件时在列中插补值

Question

我已经计算了信用卡历史记录有NaN值时的计数。在

贷方历史记录为NaN时的输出：

Self_Employed
Yes  532
No   32

Married
No   398
Yes  21

对于数值，我计算了所有列的平均值

当信用历史记录为NaN时，非数值的输出：

^{pr2}$

现在如何在这些情况下使用fillna（）：

案例1：当自雇=Y且已婚=N时，信用记录应为0

案例2：当自营职业=N且AppliantIncome>；20000；信用记录应为1

案例3：自雇=Y，已婚=N，申请时间>2000；信用记录应为1

另外，在某些情况下使用fillna（）不是很明显时，我们可以使用透视表计算中值，然后使用fillna（）进行插补吗？在

提前谢谢。在

Answer 1

使用^{}，如果所有条件都是False，则输出由参数default定义：

from  itertools import  product
c = ['Self_Employed','Married','ApplicantIncome']
df =  pd.DataFrame(list(product(list('NY'), list('NY'), [10000, 30000])), 
                   columns=c)


m1 = (df.Self_Employed == 'Y') & (df.Married == 'N')
m2 = (df.Self_Employed == 'N') & (df.ApplicantIncome > 20000)
m3 = m1 & (df.ApplicantIncome > 20000)

df['Credit_History'] = np.select([m1, m2, m3], [0,1,1], default=2)
print (df)
  Self_Employed Married  ApplicantIncome  Credit_History
0             N       N            10000               2
1             N       N            30000               1
2             N       Y            10000               2
3             N       Y            30000               1
4             Y       N            10000               0
5             Y       N            30000               0
6             Y       Y            10000               2
7             Y       Y            30000               2

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但如果要替换为条件，则添加^{}：

^{pr2}$