Pandas 数据框将单元格设置为 NaN答案

【问题标题】：Pandas dataframe setting cell to NaNPandas 数据框将单元格设置为 NaN
【发布时间】：2018-08-13 20:44:30
【问题描述】：

我已经创建了一个这样的数据框：

    A  B
0  aa  1
1  bb  2
2  cc  3
3  dd  1
4  ee  1

然后我用这一行插入了一个标签：

df['label']= np.where((df['B']>2),'start',np.NaN)

结果是

    A  B  label
0  aa  1    nan
1  bb  2    nan
2  cc  3  start
3  dd  1    nan
4  ee  1    nan

这是相当直截了当的。但是，当我尝试反查我的表时，我无法获得“nan”行。

df[(df.label.isnull())]
Empty DataFrame
Columns: [A, B, label]
Index: []

df[(df.label.isna())]
Empty DataFrame
Columns: [A, B, label]
Index: []

df[(df.label == np.nan)]
Empty DataFrame
Columns: [A, B, label]
Index: []

我只使用这个来获取 nan 行：

df[(df.label == 'nan')]
    A  B label
0  aa  1   nan
1  bb  2   nan
3  dd  1   nan
4  ee  1   nan

我错误地将空值设置为字符串值“nan”是不是做错了什么？谢谢。

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe filter nan

【解决方案1】：

您可以使用申请：

df['label'] = df.apply(lambda x: 'start' if x.B>2 else np.nan, axis=1)

df[(df.label.isnull())]
Out[135]: 
    A  B label
0  aa  1   NaN
1  bb  2   NaN
3  dd  1   NaN
4  ee  1   NaN

或者：

df['label'] = df.B.gt(2).apply({True:'start',False:np.nan}.get)

【讨论】：

【解决方案2】：

是的。 np.where 将 np.NaN 转换为字符串，因为 start 是字符串：

np.where((df['B']>2), 'start', np.NaN)

#array(['nan', 'nan', 'start', 'nan', 'nan'],
#      dtype='|S32')

提供None作为字符串的空值：

df['label'] = np.where((df['B']>2), 'start', None)

df[df.label.isnull()]

#    A  B   label
#0  aa  1   None
#1  bb  2   None
#3  dd  1   None
#4  ee  1   None

或者使用pd.Series.where方法：

df['label'] = 'start'
df['label'] = df.label.where(df.B > 2)
df[df.label.isnull()]

#   A   B   label
#0  aa  1   NaN
#1  bb  2   NaN
#3  dd  1   NaN
#4  ee  1   NaN

【讨论】：