用python中的值填充CSV文件的列

Question

我有一个 CSV 文件，其中“性别”列中缺少一些字段。所以我需要使用 python 的 fillna() 函数自动填充它们。我给出的条件是，如果申请人收入大于 20000，则必须使用“性别”列中的“男性”标签更新字段。相同的代码粘贴在下面，以及与该错误相关的错误。所以，谁能帮我解决这个错误

如果数据['ApplicantIncome'] >= 20000： data['Gender'].fillna(data['Gender'] == 'Male',inplace=True)

错误如下：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-97-19fee6c4a819> in <module>
----> 1 if data['ApplicantIncome'] >= 20000:
      2     data['Gender'].fillna(data['Gender'] == 'Male',inplace=True)

~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __nonzero__(self)
   1574         raise ValueError("The truth value of a {0} is ambiguous. "
   1575                          "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all()."
-> 1576                          .format(self.__class__.__name__))
   1577 
   1578     __bool__ = __nonzero__

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

Answer 1

你可以mask你的系列：

df['Gender'] = df['Gender'].mask(df['Income'] >= 20000, df['Gender'].fillna('Male'))

Answer 2

使用np.where():

import pandas as pd
import numpy as np
data['Gender']=np.where(data['ApplicantIncome']>= 20000,data['Gender'].fillna('Male'),data['Gender'])