python - None in if 条件，如何处理丢失的数据？

Question

如果缺少 age 的值，我想创建一个值为 1 的变量。相反，Value 列的输出中的所有内容都是 None。

raw_data1 = {'id': [1,2,3,5],
    'age': [0, np.nan, 10, 2]}
df1 = pd.DataFrame(raw_data1, columns = ['id','age'])


def my_test(b):
    if b is None:
        return 1


df1['Value'] = df1.apply(lambda row: my_test(row['age']), axis=1)  

如何实现呢？我知道有几种方法，但我想重点介绍一个函数的使用，(def my_test 等)。

Answer 1

如果我没理解错的话，你可以使用:

df1['value'] = np.where(df1['age'].isnull(), 1, '')

输出:

   id   age value
0   1   0.0      
1   2   NaN     1
2   3  10.0      
3   5   2.0