应用 lambda 函数迭代两列答案

【问题标题】：Apply a lambda function to iterate over two columns应用 lambda 函数迭代两列
【发布时间】：2020-11-20 09:29:08
【问题描述】：

我有一只熊猫 df：

pd.DataFrame({'61 - 90': [np.NaN, 14, np.NaN, 9, 34, np.NaN],
         '91 and over': [np.NaN, 10, np.NaN, 1, np.NaN, 9]})

我正在尝试应用一个 lambda 函数，如果记录的两个列 == np.NaN 则返回 False。我尝试解决这个问题：

df['not_na'] = df[['61 - 90', '91 and over']].apply(lambda x: False if pd.isna(x) else True)

我收到的错误信息：

ValueError: ('一个Series的真值不明确。使用a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().', '发生在索引 61 - 90')

【问题讨论】：

【解决方案1】：

你为什么不这样做：

df['not_na'] = df[['61 - 90', '91 and over']].notnull().any(axis=1)

【讨论】：

【解决方案2】：

在数据帧上使用 lambda 函数执行此操作用于元素操作。我们需要使用applymap

df[['61 - 90', '91 and over']].applymap(lambda x: False if pd.isna(x) else True)

【讨论】：