通過佔位符循環創建熊貓系列

我想基於if條件自動更改pandas列缺失值的名稱，最好使用'string_name_number'。數字應該從1開始並以最後一個缺失值結束。我已決定如下設置我的循環以從字符串中選擇數據。通過佔位符循環創建熊貓系列

然而，缺失列的結果（df2）保持不變。如下; - 被訪者i，jakson，被訪者i，被訪者i，jane，被訪者i，mary，...

我期望看到以下結果（df2）; - 被訪者1，jakson，被訪者2，被訪者3，簡，被訪者4，瑪麗，...

請協助。

import pandas as pd 

df = pd.read_csv('232 responses.csv', sep=',',header=0, parse_dates=True, 
       index_col='Timestamp') 

missing_rows_list = list(range(0, len (df))) 

for i in missing_rows_list: 
    i = 1 
    df2 = [df['Name (optional)']\ 
      .replace(np.nan, 'respondent {d[i]}'\ 
      .format(d=missing_rows_list)) if pd.isnull(df['Name (optional)']) \ 
      else df['Name (optional)'] == word in df['Name (optional)']] 
    i += 1

來源

2017-07-29 Gwiji

之前你尋求進一步的忠告：'DF [「名（可選）」] isnull'是_not_的方法調用，但是對方法的引用。這個表達總是「真」。 – DyZ

讓我檢查一下，然後回覆你。 – Gwiji

調整爲pd.isnull（df ['Name（optional）']），我希望這是一個方法調用。 – Gwiji

我想這應該韓德爾它是一個更方便的方法：

df=pd.DataFrame({"a":["test1","test2","test3","test4",np.NAN],"b":["test5",np.NAN,"test7",np.NAN,"test9"]}) 

#Create the respondent + inex number format --> you can also save this in an extra df column if you like 
a=["respondent"]*len(df.index) 
b=list(df.index) 
c=["{0}{1}".format(a_,b_)for a_,b_ in list(zip(a,b))] 

#Replace the missing values 
for i in df.columns: 
    mask = df[i].isnull() 
    df[i].mask(mask,c, inplace=True) 

print(df) 



      a   b 
0  test1  test5 
1  test2 response1 
2  test3  test7 
3  test4 response3 
4 response4  test9

來源

2017-07-31 06:01:07 2Obe

通過佔位符循環創建熊貓系列

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