如果熊猫中另一列的条目是nan，则将数据框的条目附加到列表中？

Question

这里的第一个问题可能有点混乱。

所以我有一个这样的数据框：

           A          B
1:        'a'       'aa'
2:        'b'       NaN
3:        'c'       NaN
4:        'd'       'dd'

我已经创建了一个列表：

lst=[]

如果Column B 的值是NaN，我想将column A 中的值附加到这个list，在这种情况下也就是得到['b','c']。

循环确实有效，但是否有一种优雅的方式（例如，通过使用 lambdas）来做到这一点？

谢谢！

Answer 1

使用boolean indexing 进行过滤，使用str.strip 删除'：

lst = df.loc[df['B'].isnull(), 'A'].tolist()
print (lst)
["'b'", "'c'"]

---

lst = df.loc[df['B'].isnull(), 'A'].str.strip("'").tolist()
print (lst)
['b', 'c']

详情：

print (df['B'].isnull())
1:    False
2:     True
3:     True
4:    False
Name: B, dtype: bool

print (df.loc[df['B'].isnull(), 'A'])
2:    'b'
3:    'c'
Name: A, dtype: object

print (df.loc[df['B'].isnull(), 'A'].str.strip("'"))
2:    b
3:    c
Name: A, dtype: object