pandas 熊猫 pd.isnull() 函数
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Pandas pd.isnull() function
提问by Rtut
I need to replace not null values in my dataframe with 1 and null values with 0.
我需要将数据框中的非空值替换为 1，将空值替换为 0。
Here is my dataframe:
这是我的数据框：
my_list= [['a','b','c'],['test1','test2',None],[None,'101','000']]
mydf= pd.DataFrame(my_list,columns=['col1','col2','col3'])
mydf
col1 col2 col3
0 a b c
1 test1 test2 None
2 None 101 000
mydf.where((pd.isnull(mydf)),0,inplace=True)
mydf
col1 col2 col3
0 0 0 0
1 0 0 None
2 None 0 0
I am not sure why it is replacing not null values with zero. pd.notnull() does the opposite. Can anyone explain what I am missing here?
我不确定为什么它用零替换非空值。pd.notnull() 正好相反。谁能解释我在这里缺少什么？
回答by piRSquared
Just do:
做就是了：
mydf = mydf.notnull() * 1
mydf
For completeness
为了完整性
mydf.isnull() * 1
回答by root
This is the expected behavior for where. According to the docs, wherekeeps values that are Trueand replaces values that are False, and pd.isnullwill return Trueonly for the Noneentries, which is why they were the only ones that were kept.
这是 的预期行为where。根据文档，where保留是的值True并替换是的值False，并且pd.isnull将True仅返回None条目，这就是为什么它们是唯一保留的值。
You either want to use the maskfunction with pd.isnull:
您要么想使用该mask功能pd.isnull：
mydf.mask(pd.isnull(mydf), 0, inplace=True)
Or you want to use wherewith pd.notnull:
或者你想使用where同pd.notnull：
mydf.where(pd.notnull(mydf), 0, inplace=True)
Regardless, @piRSquared's method is probably better than either of the above.
无论如何，@piRSquared 的方法可能比上述任何一种方法都要好。
