重新編碼含有0,1和NaN爲False，真和NaN

Question

一個pandas.Series

假設我有一個的NaN系列：

pd.Series([0, 1, None, 1]) 

我想要改造這個等於：

pd.Series([False, True, None, True]) 

你會覺得x == 1就夠了，而是，這將返回：

pd.Series([False, True, False, True]) 

NULL值已成爲False。這是因爲np.nan == 1返回False，而不是None或np.nan如在R

是否有一個很好的，矢量化的方式來得到我想要的？

Answer 1

也許map可以做到這一點：

import pandas as pd 

x = pd.Series([0, 1, None, 1]) 

print x.map({1: True, 0: False}) 

0 False 
1  True 
2  NaN 
3  True 
dtype: object 

Answer 2

您可以使用其中：

In [11]: (s == 1).where(s.notnull(), np.nan) 
Out[11]: 
0  0 
1  1 
2 NaN 
3  1 
dtype: float64 

注：真與假劇組已懸空爲0和1