我有以下数据框:
df=pd.DataFrame({'state':['AL','WI','FL','NJ','BM'],'country':['USA','USA','','','']})
如果相应的州行位于州列表之后，我将尝试将我的国家/地区列填写为“美国”:
states = ['AL', 'WI', 'AZ', 'FL', 'NJ', 'CO', 'CT', 'NY']
我查看了以下相关的 SO 帖子: Python Dataframe filling NaN values using information from other columns
认为问题是相似的，我无法对我的情况使用 apply 函数，因为我不知道如何检查另一个列值是否在值列表中。我尝试了以下(不成功)代码:
df['country'] = values.where(df['country'] == np.nan and df['state'] in states, others=df['country'])
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
最佳答案
假设空格是 np.nan ，如果不是，你可以用 df=df.replace('',np.nan) 替换，你可以使用 numpy.where()为了更快获得结果:
df.country=np.where(df.state.isin(states),df.country.fillna('USA'),df.country)
print(df)
state country
0 AL USA
1 WI USA
2 FL USA
3 NJ USA
4 BM NaN
关于python - 如果另一列中的行满足条件则填充 nan，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55051739/