支持 Nan 的 Pandas Lambda 函数答案

【问题标题】：Pandas Lambda Function with Nan Support支持 Nan 的 Pandas Lambda 函数
【发布时间】：2017-10-19 02:03:24
【问题描述】：

我正在尝试在 Pandas 中编写一个 lambda 函数来检查 Col1 是否为 Nan，如果是，则使用另一列的数据。我无法让代码（如下）正确编译/执行。

import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.DataFrame({ 'Col1' : [1,2,3,np.NaN], 'Col2': [7, 8, 9, 10]})  
df2=df.apply(lambda x: x['Col2'] if x['Col1'].isnull() else x['Col1'], axis=1)

有没有人知道如何使用 lambda 函数编写这样的解决方案，或者我是否超出了 lambda 的能力？如果没有，您有其他解决方案吗？谢谢。

【问题讨论】：

您的示例只有一列。如果您的数据集中没有Col2，则无法从Col2 中绘制；此外，一般来说，如果没有任何其他列，您将无法获得“另一列的数据”。
Pandas - FillNa with another column的可能重复
@aryamccarthy 道歉。我应该制作一个任意的“Col2”。我会测试并回来。
这似乎不适用于我的大型 DataFrame，但在示例中确实有效。这可能是因为在我的实际数据集中有不同的数据类型，所以 fillna 无法正常工作？我的实际集合中的 Col1 和 Col2 都是 dtype('O') 所以这应该不是问题。

标签： python python-3.x pandas lambda nan

【解决方案1】：

假设您确实有第二列，即：

df = pd.DataFrame({ 'Col1' : [1,2,3,np.NaN], 'Col2': [1,2,3,4]})

这个问题的正确解决方案是：

df['Col1'].fillna(df['Col2'], inplace=True)

【讨论】：

道歉。我应该制作一个任意的“Col2”。我会测试并回来。
这似乎不适用于我的大型 DataFrame，但在示例中确实有效。这可能是因为在我的实际数据集中有不同的数据类型，所以 fillna 无法正常工作？我的实际集合中的 Col1 和 Col2 都是 dtype('O') 所以这应该不是问题。
对象数据类型也适用于我。使用实际数据集有什么问题？

【解决方案2】：

你需要使用 np.nan()

#import numpy as np
df2=df.apply(lambda x: 2 if np.isnan(x['Col1']) else 1, axis=1)   

df2
Out[1307]: 
0    1
1    1
2    1
3    2
dtype: int64

【讨论】：

【解决方案3】：

您需要pandas.isnull 来检查标量是否为NaN：

df = pd.DataFrame({ 'Col1' : [1,2,3,np.NaN],
                 'Col2' : [8,9,7,10]})  

df2 = df.apply(lambda x: x['Col2'] if pd.isnull(x['Col1']) else x['Col1'], axis=1)

print (df)
   Col1  Col2
0   1.0     8
1   2.0     9
2   3.0     7
3   NaN    10

print (df2)
0     1.0
1     2.0
2     3.0
3    10.0
dtype: float64

但更好的是使用Series.combine_first:

df['Col1'] = df['Col1'].combine_first(df['Col2'])

print (df)
   Col1  Col2
0   1.0     8
1   2.0     9
2   3.0     7
3  10.0    10

Series.update 的另一种解决方案：

df['Col1'].update(df['Col2'])
print (df)
   Col1  Col2
0   8.0     8
1   9.0     9
2   7.0     7
3  10.0    10

【讨论】：

谢谢。你的意思是你的 else 在你的第一个 lambda 方法中是 Col1 还是 Col2？
嗯，我认为是Col2 - 这意味着如果条件为真，则获取 col2 的值，否则获取 col1 的值
但如果需要将 NaNs 替换为另一列，我更喜欢其他解决方案。
您的前两种方法完美无缺。只是出于好奇，您为什么认为在 df 上使用 Series.combine_first 而不是 lambda 函数更好？
因为它是更快的矢量化函数。但是如果数据框很小（100行），那没问题。但如果1M 行，则存在巨大差异。

【解决方案4】：

在 pandas 0.24.2 中，我使用

df.apply(lambda x: x['col_name'] if x[col1] is np.nan else expressions_another, axis=1)

因为 pd.isnull() 不起作用。

在我的工作中，我发现了以下现象，

没有运行结果：

df['prop'] = df.apply(lambda x: (x['buynumpday'] / x['cnumpday']) if pd.isnull(x['cnumpday']) else np.nan, axis=1)

结果存在：

df['prop'] = df.apply(lambda x: (x['buynumpday'] / x['cnumpday']) if x['cnumpday'] is not np.nan else np.nan, axis=1)

到目前为止，我仍然不知道更深层次的原因，但我有这些经验，对于对象，使用[is np.nan()]或pd.isna()。对于浮点数，使用 np.isnan() 或 pd.isna()。

【讨论】：