當列A爲空時，確保列B =特定值 - Python

我想確保當列A爲NULL（以csv）或NaN（以數據框形式）時，列B爲「現金」。當列A爲空時，確保列B =特定值 - Python

我已經試過這樣：

check = df[df['A'].isnull()]['B'] 
check = check.to_string(index=False) 
if "Cash" not in check: 
    print "Column A Fail" 
else: 
    print "Column A Pass!"

但它無法正常工作。

有什麼建議嗎？

我還需要確保它不把「0」作爲NaN的

來源

2017-01-23 Nazariy Kurdoba

使用loc分配，其中A爲空。

df.loc[df['A'].isnull(), 'B'] = 'Cash'

例如

df = pd.DataFrame(dict(
     A=[np.nan, 1, 2, np.nan], 
     B=['a', 'b', 'c', 'd'] 
    )) 

print(df) 

    A B 
0 NaN a 
1 1.0 b 
2 2.0 c 
3 NaN d

然後做

df.loc[df['A'].isnull(), 'B'] = 'Cash' 
print(df) 

    A  B 
0 NaN Cash 
1 1.0  b 
2 2.0  c 
3 NaN Cash

檢查，如果一切B是'Cash'其中A爲空*

(df.loc[df.A.isnull(), 'B'] == 'Cash').all()

來源

2017-01-23 19:41:47 piRSquared

感謝您的快速響應！我的目標不是分配'現金'，而是要確保它已經作爲質量檢查 –

@NazariyKurdoba我已更新我的帖子。 – piRSquared

UPDATE：

我的目標是不分配「現金」，而是要確保它的已經存在的質量檢查

In [40]: df 
Out[40]: 
    A  B 
0 NaN  a 
1 1.0  b 
2 2.0  c 
3 NaN Cash 

In [41]: df.query("A != A and B != 'Cash'") 
Out[41]: 
    A B 
0 NaN a

，或者使用布爾indexin G：

In [42]: df.loc[df.A.isnull() & (df.B != 'Cash')] 
Out[42]: 
    A B 
0 NaN a

OLD答案：

替代解決方案：

In [23]: df.B = np.where(df.A.isnull(), 'Cash', df.B) 

In [24]: df 
Out[24]: 
    A  B 
0 NaN Cash 
1 1.0  b 
2 2.0  c 
3 NaN Cash

另一種解決方案：

In [31]: df = df.mask(df.A.isnull(), df.assign(B='Cash')) 

In [32]: df 
Out[32]: 
    A  B 
0 NaN Cash 
1 1.0  b 
2 2.0  c 
3 NaN Cash

來源

2017-01-23 19:43:22 MaxU

感謝您的快速響應！我的目標不是分配'現金'，而是爲了確保它已經在那裏作爲質量檢查 –

@NazariyKurdoba，所以你想選擇那些__不滿足這種條件的行 - 對吧？ – MaxU

根據邏輯規則，P => Q是（未P）或Q.所以

(~df.A.isnull()|(df.B=="Cash")).all()

檢查所有行。

來源

2017-01-23 20:21:59

當列A爲空時，確保列B =特定值 - Python

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