python - 根据 NaN 将列值替换为 0 或 1

Question

这个问题已经有答案了:

Truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all() (14 个回答)

已关闭 5 年前。

这是 CSV 数据的快照， file .

我想将“死亡年份”列中的空值或“nan”值替换为 0，并将所有其他条目替换为 1:

import pandas as pd
import numpy as np
mydata_csv = pd.read_csv('D:\Python\character-deaths.csv',sep = ',',encoding = 'utf-8')
mydata_csv
del mydata_csv['Book of Death']
del mydata_csv['Death Chapter']

if mydata_csv['Death Year'] == np.nan:
 mydata_csv['Death Year'] = 0
else:
 mydata_csv['Death Year'] = 1

上面的代码产生以下错误:
ValueError:系列的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

Answer 1

您有两个问题:

1. 对系列/数据帧的逻辑运算不会产生标量结果。它产生一个 if 无法理解的向量。

2. NaN != NaN;即使列是 NaN，您的 if 条件也永远不会成立。

   In [9]: np.nan == np.nan
   Out[9]: False
   

<小时/>

只需使用np.where。

mydata_csv['Death Year'] = np.where(mydata_csv['Death Year'].isnull(), 0, 1)

我建议的另一项改进是在删除列时使用df.drop。尝试使用更加 Pandas 的版本，而不是 del:

mydata_csv = mydata_csv.drop(['Book of Death', 'Death Chapter'], 1)