python - 如何在python中同时使用applymap、lambda和dataframe来过滤/修改dataframe？

Question

所以我想弄清楚如何替换 pd.DataFrame 中的 NaN ..？ 在示例中，我创建了 3x3 数据帧，在 df[1][2] = 'a' 中具有值，其余为 NaN

我的理解是我可以在 lambda 中使用 if 并在下面做一些事情。但是结果不是我所期望的，它覆盖了'a'。我仍然希望 'a' 保持原样，只更改为 'o' 其中 NaN ...任何建议将不胜感激.

df = pd.DataFrame(index=range(0,3),columns=range(0,3))
df[1][2] = 'a'
f = lambda x: 'o' if np.nan else x
df.applymap(f)

Answer 1

您可以使用 fillna 而不是使用 apply。

df.fillna('o')

有关Working with missing data的更多信息.您还可以将 apply 与 pd.isnull() 一起使用，如@Psidom 答案中所述。但在这种情况下，您真的应该使用内置函数 fillna。