python - Where 函数忽略 Nan

Question

我试图在忽略 Nan 的同时使用 where 函数，我不想删除或替换 Nans。

这是一个玩具数据集:

df=pd.DataFrame({
                 'A':[8,39,40,52],
                 'B':[8,39,np.nan,50],
                 })

给出:

    A    B
0   8   8.0
1   39  39.0
2   40  NaN
3   52  50.0

期望的结果:

    A   B       check
0   8   8.0     True
1   39  39.0    True
2   40  NaN     Nan
3   52  50.0    False

我尝试了下面的代码，但没有成功:

df = ((np.where(df['A']== df['B'], True, False))| df.isnull())

Answer 1

您可以在任一列中有 NaN 的地方使用掩码，然后使用 bool 掩码在其中插入 np.nan。

m = df.isna().any(axis=1)
df['check'] = df['A'].eq(df['B'])
df.loc[m, 'check'] = np.nan # This would upcast bools to floats.

一种解决方法是使用 Series.astype 将 check 列的 dtype 作为 object。

m = df.isna().any(axis=1)
df['check'] = df['A'].eq(df['B'])
df['check'] = df['check'].astype(object)
df.loc[m, 'check'] = np.nan

   A     B  check
0   8   8.0   True
1  39  39.0   True
2  40   NaN    NaN
3  52  50.0  False