我有一个数据框,我想通过 bq_market_id
进行groupby
,然后检查 bq_back_price 中是否有任何
在每组中,如果是,则每组 NaN
值True
如果否,则每组 False
。
bq_selection_id bq_balance bq_market_id bq_back_price
0 45094462 185.04 7278437 1.97
1 45094462 185.04 7278437 1.97
2 45094463 185.04 7278437 3.05
3 45094463 185.04 7278437 3.05
4 45094464 185.04 7278437 5.80
5 45094464 185.04 7278437 5.80
6 45094466 185.04 7278437 200.00
7 45094466 185.04 7278437 200.00
8 45094465 185.04 7278437 NaN
9 45094465 185.04 7278437 NaN
我该怎么做?我尝试了以下方法,但没有用。
bb.groupby('bq_market_id')['bq_back_price'].isnull().any()
最佳答案
我想你可以使用 apply
:
print bb.groupby('bq_market_id')['bq_back_price'].apply(lambda x: x.isnull().any())
bq_market_id
7278437 True
Name: bq_back_price, dtype: bool
示例(bq_market_id
列中的某些值已更改):
print bb
bq_selection_id bq_balance bq_market_id bq_back_price
0 45094462 185.04 1 1.97
1 45094462 185.04 1 1.97
2 45094463 185.04 1 3.05
3 45094463 185.04 7278437 3.05
4 45094464 185.04 7278437 5.80
5 45094464 185.04 7278437 5.80
6 45094466 185.04 7278437 200.00
7 45094466 185.04 7278437 200.00
8 45094465 185.04 7278437 NaN
9 45094465 185.04 7278437 NaN
print bb.groupby('bq_market_id')['bq_back_price'].apply(lambda x: x.isnull().any())
bq_market_id
1 False
7278437 True
Name: bq_back_price, dtype: bool
关于python - 检查组是否有 NaN 值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36269056/