python - 将映射应用于 NaN 的 DataFrame 行

Question

我想将映射应用到 Pandas DataFrame，其中一个特定列中的某些行是 NaN。这些是先前映射的遗留物。

mymap = defaultdict(str)
mymap["a"] = "-1 test"
mymap["b"] = "-2 test"
mymap["c"] = "-3 test"

df[ df["my_infos"].isnull() ] = df["something"].map(lambda ip: map_function(ip, mymap))

函数如下:

def map_function(ip, mymap):
    # do stuff
    for key, value in mymap.iteritems():
           # do stuff
           return stuff
    return other_stuff

这在遍历整个列后终止，但显示:

File "/opt/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/indexing.py", line 527, in _setitem_with_indexer raise ValueError('Must have equal len keys and value ' ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable

这是选择 my_infos 列中所有 NaN 行的正确方法吗？我以某种方式感觉到……事实并非如此。

Answer 1

我想你可以选择两边的 NaN 值，然后 map:

df[ df["my_infos"].isnull() ] = 
df.ix[ df["my_infos"].isnull(), "something"].map(lambda ip: map_function(ip, mymap))