pandas - 如何用多个 if-else 条件填充 nans？

Question

我有一个数据集:

    value   score
0   0.0     8
1   0.0     7
2   NaN     4
3   1.0     11
4   2.0     22
5   NaN     12
6   0.0     4
7   NaN     15
8   0.0     5
9   2.0     24
10  1.0     12
11  1.0     15
12  0.0     5
13  2.0     26
14  NaN     28

里面有一些NaN。我想用这些条件填充那些 NaN:

• 如果'score'小于10，则用0.0填充nan
• 如果 'score' 在 10 到 20 之间，则用 1.0 填充 nan
• 如果'score'大于20，则用2.0填充nan

我如何在 pandas 中执行此操作？

这是一个示例数据框:

value = [0,0,np.nan,1,2,np.nan,0,np.nan,0,2,1,1,0,2,np.nan]
score = [8,7,4,11,22,12,4,15,5,24,12,15,5,26,28]
pd.DataFrame({'value': value, 'score':score})

Answer 1

使用 cut 然后使用 fillna

df.value.fillna(pd.cut(df.score,[-np.Inf,10,20,np.Inf],labels = [0,1,2]).astype(int),inplace=True)
df
Out[6]: 
    value  score
0     0.0      8
1     0.0      7
2     0.0      4
3     1.0     11
4     2.0     22
5     1.0     12
6     0.0      4
7     1.0     15
8     0.0      5
9     2.0     24
10    1.0     12
11    1.0     15
12    0.0      5
13    2.0     26
14    2.0     28