python - 如何使用特定函数仅替换列中的 NaN 值？

Question

我有一个看起来像这样的数据框:

article_id          title
NaN                 title_1
NaN                 title_2
NaN                 title_3
'202102011404103'   title_4
'202102011404104'   title_5
NaN                 title_6

我想将类似此代码的内容应用于 article_id 列中的 NaN 值:

from datetime import datetime
date = datetime.strftime(datetime.now(), "%Y%m%d%H%M")
df['article_id'] = [int(date + str("0"*(3-len(str(i)))) + str(i)) + 1 for i, k in df.reset_index().iterrows()]

而不是`datetime.now() 我想从 1 月 1 日开始。例如，我想要变量 date = '202101011348' 的值
在最终结果中，我希望 article_id 列的长度与第 4 行和第 5 行的长度相同，并从精确日期开始 (202101011348)
我坚持这样做:

df[df['article_id'].isna()]

然后应用上面的代码。
预期输出:

article_id          title
'202101011404106'   title_1
'202101011404107'   title_2
'202101011404108'   title_3
'202102011404103'   title_4
'202102011404104'   title_5
'202101011404109'   title_6

但是如何将其直接应用于 df，仅应用于 article_id 列中的 NaN 值？

Answer 1

您可以使用 apply和 lambda以实现您的目标。
我在这里申请 now()函数到 NaN但它可以是您想要的任何方法。

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

df = pd.DataFrame({
    "article_id": [np.NaN, np.NaN, np.NaN, "202101011212", "202101011313"], 
    "title": ["title_1", "title_2", "title_3", "title_4", "title_5"]
})

|------------------------------------------|
|   | article_id                 | title   |
|---|----------------------------|---------|
| 0 | NaN                        | title_1 |
| 1 | NaN                        | title_2 |
| 2 | NaN                        | title_3 |
| 3 | 202101011212               | title_4 |
| 4 | 202101011313               | title_5 |
|------------------------------------------|

df["article_id"] = df3["article_id"].apply(lambda x: datetime.now() if pd.isna(x) else x)

|------------------------------------------|
|   | article_id                 | title   |
|---|----------------------------|---------|
| 0 | 2021-02-03 13:16:29.438263 | title_1 |
| 1 | 2021-02-03 13:16:29.438269 |title_2  |
| 2 | 2021-02-03 13:16:29.438270 |title_3  |
| 3 | 202101011212               |title_4  |
| 4 | 202101011313               | title_5 |
|------------------------------------------|