如果在另一列中符合条件，则填充NAN

Question

我有以下数据框：

df=pd.DataFrame({'state':['AL','WI','FL','NJ','BM'],'country':['USA','USA','','','']})

如果相应的状态行遵循状态列表，我试图以"美国"为"美国"列表：

states = ['AL', 'WI', 'AZ', 'FL', 'NJ', 'CO', 'CT', 'NY']

我审查了以下相关的信息：Python DataFrame使用来自其他列的信息填充NAN值

认为这个问题是相似的，我无法将应用功能使用到我的情况下，因为我不知道如何在值列表中检查其他列值是否在。我尝试了以下（失败）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().

Answer 1

假设空间为 np.nan，如果不是，则可以替换为df=df.replace('',np.nan)您可以使用numpy.where()来更快地进行结果：

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