检查pandas中数据帧中某行中的元素是否为NaN，然后替换它

Question

我的数据帧的一部分如下：

personId    ActivityType    Time         Act_delay
1473237100  remote_work_4   57651.0      57651.0    
1473237100  home_2          59185.0      59185.0    
1473237100  remote_work_5   65849.0      65849.0    
1473237100  home_1          NaN          0.0    

并且我想检查在任何一行中；ActivityType"；列等于"；home_ 1"；并且如果"；时间"；列是NaN，然后替换"；Act_delay"列设置为10800。我有下面的代码"；

for i, row in df.iterrows():
if row['ActivityType'] == "home_1":
if  row['Time'] == np.object:
df.loc[i,'Act_delay'] = 10800.0

但它不起作用。结果和以前一样。我该怎么办？

Answer 1

不建议在数据帧中循环，相反，我们可以利用逐位&来组合条件(检查变量mask(，然后使用df.loc[]进行布尔索引并选择所需的序列来分配值。

mask = df['ActivityType'].eq('home_1') & df['Time'].isna()
df.loc[mask, 'Act_delay'] = 10800

输出：

personId   ActivityType     Time  Act_delay
0  1473237100  remote_work_4  57651.0    57651.0
1  1473237100         home_2  59185.0    59185.0
2  1473237100  remote_work_5  65849.0    65849.0
3  1473237100         home_1      NaN    10800.0