根据另一列的条件填充空值（pandas）

Question

我正在尝试在数据集中填充空值。描述栏有公寓类型。对于工作室，我尝试填写为 0 间卧室，而对于房间，我尝试填写为 1 间卧室。

我试过

df.loc[df['Description'] == 'Studio', 'Bedrooms'] = df['Bedrooms'].fillna(0)

df.loc[df['Description'] == 'Rooms', 'Bedrooms'] = df['Bedrooms'].fillna(1)

但它不起作用。有没有人有什么建议？

Answer 1

没有示例 DataFrame 我不得不询问你到底想要什么，希望我是对的。您可以使用简单的 lambda 函数： # Import pandas, numpy    import pandas as pd    import numpy as np    # Sample df    d = {'Desc': ['Studio', 'Rooms', 'Studio', 'Studio', 'Studio', 'Rooms','Rooms','Rooms','Studio', 'Rooms']}    df = pd.DataFrame(data=d)    df['Rooms'] = np.nan # Lambda function           df['Rooms'] = df.apply(            lambda row: 0 if row['Desc'] == 'Studio' else 1,            axis=1        )或者使用 list + for 循环并将新列添加到您的 df.# Import pandas, numpyimport pandas as pdimport numpy as np# Sample dfd = {'Desc': ['Studio', 'Rooms', 'Studio', 'Studio', 'Studio', 'Rooms','Rooms','Rooms','Studio', 'Rooms']}df = pd.DataFrame(data=d)# Create empty list for bedroom numbers.bedrooms = []# Fill the list with 0/1 base on your Studio/Rooms option.for i in range(0,len(df.index)):    if df['Desc'].loc[i].lower() == 'studio':        bedrooms.append(0)    else:        bedrooms.append(1)# Add new column to your DataFramedf['Rooms'] = np.array(bedrooms)两种方式都会在名为“房间”的新列中显示结果 (0/1)。如果我没有正确猜测您的问题，请告诉我。祝你好运！