带有应用功能的熊猫空值检查

Posted 2023-03-11

【中文标题】带有应用功能的熊猫空值检查

【英文标题】：Pandas null check with apply function

【发布时间】：2019-01-24 16:08:35

【问题描述】：

我正在使用这样的熊猫“应用”功能：

df['Geog'] = df.apply (lambda row: flagCntry(row,'country'),axis=1)

def flagCntry(row,colName):
 if (row[colName] =='US' or row[colName] =='Canada'):
 return 'North America'
elif (row[colName] ==null):# **DOES NOT work!!**
 return 'Other'

我如何在函数中执行空检查，因为语法不起作用

【问题讨论】：

我的意思是一个空白字符串。我希望保留我的“应用”语法，因为它是现有代码，我只需要添加一个空检查。我不想使用其他一些语法完全重写它

【参考方案1】：

呃...如果我理解正确的话，null 是 C/Java 语法。您可能正在寻找None。

在pandas 中更一般地说，this answer 应该适合你。

【参考方案2】：

把你的(row[colName] ==null)改成

np.isnan(row[colName])

【参考方案3】：

您可能需要考虑使用 pandas 的内置函数来执行检查。

df['Geog'] = np.nan
df.loc[df.country.isin(['US','Canada']),'Geog'] = 'North America'
df.loc[df.country.isnull(),'Geog'] = 'Other'

否则你也可以映射一个字典：

my_dict = np.nan:'Other','US':'North America','Canada':'North America'
df['Geog'] = df.country.map(my_dict)

编辑：

如果你想使用apply语法，你仍然可以使用字典：

df['Geog'] = df.country.apply(lambda x : my_dict[x])

如果您想使用自定义函数，检查元素是否为 null 的一种方法是检查它是否与自身不同：

def flagCntry(row,colName):
    if row[colName] =='US' or row[colName] =='Canada':
        return 'North America'
    elif (row[colName] != row[colName]):
        return 'Other'

df['Geog'] = df.apply(lambda row: flagCntry(row,'country'),axis=1)

如果您想匹配 None 值而不是 np.nan，您可以使用 row[colName] == None 而不是 row[colName] != row[colName]。

【讨论】：

有没有办法使用“应用”语法来做到这一点？

当然有，我用apply添加了两种方式。希望它能回答你的问题！