다른 열의 NaN 값을 기반으로 pandas 데이터 프레임의 값을 설정하는 방법은 무엇입니까?

Question

원래 모양이 (4361, 15) 인 df이라는 데이터 프레임이 있습니다. agefm 열의 값 중 일부는 NaN입니다. 그냥 보면 :

> df[df.agefm.isnull() == True].agefm.shape 
(2282,) 

그럼 내가 영으로 모든 값을 새 열을 생성하고 설정합니다

df['nevermarr'] = 0 

그래서 내가 그 행 agefm에서 다음 1로 nevermarr 값을 설정하려는 것은 할머니는 다음과 같습니다

df[df.agefm.isnull() == True].nevermarr = 1 

아무것도 변경되지 :

> df['nevermarr'].sum() 
0 

내가 뭘 잘못하고 있니?

Answer 1

가장 사용 numpy.where입니다 :

df['nevermarr'] = np.where(df.agefm.isnull(), 1, 0) 
print (df) 
    agefm nevermarr 
0 NaN   1 
1 5.0   0 
2 6.0   0 

또는 사용 loc, ==True 생략 할 수 있습니다

df.loc[df.agefm.isnull(), 'nevermarr'] = 1 

또는 mask :

df['nevermarr'] = df.nevermarr.mask(df.agefm.isnull(), 1) 
print (df) 
    agefm nevermarr 
0 NaN   1 
1 5.0   2 
2 6.0   3 

샘플 :

을

import pandas as pd 
import numpy as np 

df = pd.DataFrame({'nevermarr':[7,2,3], 
        'agefm':[np.nan,5,6]}) 

print (df) 
    agefm nevermarr 
0 NaN   7 
1 5.0   2 
2 6.0   3 

df.loc[df.agefm.isnull(), 'nevermarr'] = 1 
print (df) 
    agefm nevermarr 
0 NaN   1 
1 5.0   2 
2 6.0   3