首先检查 NaN，然后基于另一列替换值的函数

Question

我正在尝试定义一个函数，该函数根据"MSSubClass"列的值替换"BsmtFinType1"中的值。但是，我希望它首先检查以确保"要替换的值"是 NaN。如果它有值，它不会替换它。我不完全确定为什么我的样本不起作用。运行它后，任何值都不会更新。如果我删除第一个"If"语句，它会运行并替换值就可以了。有什么想法吗？

# Fill Basement Finishes
def fills_na(x):
if x['BsmtFinType1'] != np.NaN:
return x['BsmtFinType1']
elif x['MSSubClass'] < 60:
return 'Unf'
else:
return 'GLQ'
all_data['BsmtFinType1'] = all_data.apply(lambda x: bsmt_fin(x), axis=1)

Answer 1

我最终修改了函数并让它工作。相反，我使用了嵌套的if，而不是制作！= np。NaN 它自己的如果。

# Fill Basement Finishes
def fills_na(cols):
fin = cols[0]
subclass = cols[1]
if pd.isnull(fin):
if subclass < 60:
return 'Unf'
else:
return 'GLQ'
else:
return fin
all_data['BsmtFinType1'] = all_data[['BsmtFinType1','MSSubClass']].apply(fills_na, axis = 1)

Answer 2

好的，我打开了一个python交互环境，发现你需要使用~np.isnan(x['BsmtFinType1'])而不是!=。

造成这种情况的原因是，默认情况下，DF 表示的 NaN 与 np 略有不同，因为它们的类型不同。

>>> type(np.NaN) 
class 'float'

和

>>> type(df['one']['d']) 
class 'numpy.float64'