如何在np.where中组合df中的两个列作为条件，以检查在计算新列时是否存在nan
在np.where中组合df中的两个列作为条件，以检查在计算新列时是否存在nan，可以按照以下步骤进行操作：
- 导入必要的库：
import numpy as np
import pandas as pd- 创建一个示例DataFrame：
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
'B': [np.nan, 2, 3, 4]})- 使用np.where函数和isnull函数来检查两个列的条件：
df['C'] = np.where(df['A'].isnull() | df['B'].isnull(), '存在nan', '不存在nan')这里使用了逻辑运算符|来组合两个条件，如果A列或B列中存在nan，则新列C的值为'存在nan'，否则为'不存在nan'。
- 查看结果：
print(df)输出：
A B C
0 1.0 NaN 存在nan
1 2.0 2.0 存在nan
2 NaN 3.0 存在nan
3 4.0 4.0 不存在nan在这个例子中，我们使用了np.where函数来根据条件在新列中填充不同的值。isnull函数用于检查列中是否存在nan值。根据实际情况，你可以根据需要修改条件和填充的值。
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Out[37]:
Buy Sell
0 10.0 NaN
1 NaN 7.0
2 2.0 NaN
3 NaN 9.0
4 NaN NaN
5 4.0 NaN
我希望再创建两个名为Quant和B/S的列
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df‘’Quant‘=df’‘Buy’.
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df = pd.DataFrame(dic)
df
如果我有如下数据
A B C
0 NaN 9 0
1 4.0 2 0
2 NaN 5 5
3 4.0 3 3
我希望选择A列为NaN的raw，并将B列的值替换为np.nan，如下所示。
A B C
0 NaN NaN 0
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[np.nan, np.nan, np.nan, 5]],
columns=list('ABCD'))
在以下方面的成果：
A B C D
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+------+-----------+-----------+--------+
| role | to_grou
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不同熊猫资料栏的比较
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df1:
Date A B C
1990-01-01 3.0 40.0 70.0
1990-01-02 20.0 50.0 80.0
1990-01-03 30.0 60.0 90.0
1990-01-04 2.0 1.0 1.0
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Date A B C
2000-01-01
浏览 1提问于2018-08-31得票数 6
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如果某一列中的相应值也为NaN，则将该列中的所有值都设置为NaN
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目标是通过将一列中的所有值设置为NaN来维护两列之间的关系。 具有以下数据帧： df = pd.DataFrame({'a': [np.nan, 2, np.nan, 4],'b': [11, 12 , 13, 14]})
a b
0 NaN 11
1 2 12
2 NaN 13
3 4 14 维护从列a到列b的关系，其中所有NaN值都会更新，结果是： a b
0 NaN NaN
1 2 12
2 NaN NaN
3 4 14 实现所需行为的一种方法是： df.b.where(
浏览 29提问于2018-08-06得票数 10
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基于忽略缺失值的多个条件的新列
python、pandas、numpy
下面是一些缺失值的dataframe：
A B
0 63.0 9.0
1 NaN 35.0
2 51.0 95.0
3 25.0 11.0
4 91.0 NaN
5 2.0 47.0
6 37.0 10.0
7 NaN 88.0
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我想根据以上两列的条件创建一个新列：
df['C'] = numpy.where((df['A']>55) | (df['B']>55), "Yes", "No
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如何替换大熊猫中的间隙行
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我有一只熊猫的历史股票价格数据。问题是，有些列包含价格，直到某个日期，然后是一些空白行，最后是价格数据。这就是一个例子：
date Stock A Stock B Stock C
0 6/30/1990 0.19 NaN Nan
1 7/31/1990 0.19 NaN Nan
2 8/31/1990 0.25 NaN 15.4
3 9/30/1990 0.34 NaN 17.4
4 10/31/1990 NaN 1.5 17
5 11/30/1990 Na
浏览 0提问于2022-03-08得票数 2
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Python中的Double IIF语句
python、sql、pandas、if-statement、nan
我有一个SQL代码，其中包含一个double IIF语句，也就是说，if true部分是另一个IIF语句，我正在尝试使用np.where在python中重新创建这个语句。
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IIF ([STATE] Is Null, IIF ([COUNTRY] Is Null,'No Country',[COUNTRY]), [STATE])
我试过这个：
DF['NewCol'] = np.where(DF['STATE'].isnull(),(np.where(DF['COUNTRY'].isnull(),'No Co
浏览 3提问于2016-08-31得票数 1
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2回答
基于Python中的其他列分配新列
python、pandas、dataframe
在Python语言中，我尝试在dataframe中创建一个新列(degree)，并基于dataframe中的另外两个列的if逻辑来设置它的值(无论这两个列中的一个或两个列的单行是否为null值)。每行，它应该根据列中是否存在null值，将这些列之一的值分配给新列。 我已经尝试了下面的代码，它给出了以下错误消息： KeyError: 'degree' 密码是- for i in basicdataframe.index:
if pd.isnull(basicdataframe['section_degree'][i]) and pd.isnull(bas
浏览 19提问于2021-10-26得票数 1
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如何根据两个列表检查数据格式值的字符串中是否包含多个单词，然后将一个值赋给新列
python、pandas、string
我有一个数据栏的产品，是非常不符合额外的文字是必要的。我想检查每个单元格，看看是否存在基于两个包含必要关键字的列表的单词。我想首先检查一下第一个列表中的任何单词是否存在，如果是真的，我要检查第二个列表中的任何单词是否存在。如果两者都是真，我想在列product_clean中为该行指定一个值。如果为false，则该值将保持为nan。
list1: ['fruit', 'FRUIT', 'Fruit', 'FRUit']
list2: ['banana', 'strawberry', 'cher
浏览 5提问于2022-08-10得票数 1
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使用numpy where:用于黑色单元格，在列中添加新值
python、pandas、numpy、where
我正在csv文件中处理numpy。
我有三栏。对于'PUMA‘列中的500值，我想在'HTYPE’列中放5个。它与下面的代码一起工作。但是对于‘PUMA’列(第3行)中的黑色单元格(Nan)，我想把'-999‘放在'HTYPE’列中。使用相同的代码，它不起作用。
如果另一列中有nan，如何使用np.where将值放入列中？
import pandas as pd, numpy as np
df= pd.read_csv(input_folder + input_file )
df['HTYPE'] = np.w
浏览 0提问于2018-06-10得票数 1
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1回答
熊猫内移应用功能
python、pandas
我正在尝试用来自另一列和上面的行的值来填充一些NaN值。
例如，我得到的数据文件如下所示：
Distance Down firstDownYards secondDownYards
1 10.0 1.0 NaN NaN
2 8.0 2.0 2.0 NaN
3 8.0 3.0 2.0 0.0
4 19.0 3.0 -9.0
浏览 1提问于2018-08-17得票数 1
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