python - 为第一行中的多列插入 0 的逻辑 - Pandas

Question

我有一个 df，它可能包含第一行中两列的 nan 值。如果为真，我想用 0 替换这些值。但是，如果那里有整数，则保持原样。所以这个 df 应该用 0 替换 X,Y。

df = pd.DataFrame({   
    'Code1' : ['A','A','B','B','C','C'],    
    'Code2' : [np.nan,np.nan,5,np.nan,np.nan,10],                      
    'X' : [np.nan,np.nan,1,np.nan,np.nan,3],    
    'Y' : [np.nan,np.nan,2,np.nan,np.nan,4],                                   
    })

1)

if df.loc[0,'X':'Y'] == np.nan:
    df.loc[:0, 'X':'Y'] = 0

2)

if df.loc[[0],['X','Y']].isnull():
    df.loc[:0, 'X':'Y'] = 0
else:
     pass

但是这个例子 df 不应该替换为 0，因为存在整数:

df1 = pd.DataFrame({   
    'Code1' : ['A','A','B','B','C','C'],    
    'Code2' : [np.nan,np.nan,5,np.nan,np.nan,10],                      
    'X' : [5,np.nan,1,np.nan,np.nan,3],    
    'Y' : [6,np.nan,2,np.nan,np.nan,4],                                   
    })

Answer 1

df.loc[0, ['X', 'Y']] = df.loc[0, ['X', 'Y']].fillna(0)
>>>> df
  Code1  Code2    X    Y
0     A    NaN  0.0  0.0
1     A    NaN  NaN  NaN
2     B    5.0  1.0  2.0
3     B    NaN  NaN  NaN
4     C    NaN  NaN  NaN
5     C   10.0  3.0  4.0