遇到 NaN 值时出现 Iterable TypeError

Question

我有一个包含 NaN 值的数据框

df:
         score home_odds draw_odds away_odds
0          1:0    59/100   263/100    231/50
1          2:1     24/25     53/20   237/100
2          0:2   221/100     93/50     67/50
3          1:1    259/50   251/100     16/25
.......
1970       NaN     36/25   197/100     47/25
1971       NaN       NaN       NaN       NaN
1972       NaN       NaN       NaN       NaN
1973       NaN       NaN       NaN       NaN
1974       NaN      17/5   263/100     39/50
1975       NaN     77/50     21/10       7/4
1976       NaN     19/50     86/25   691/100
1977       NaN       NaN       NaN       NaN

当我尝试将小数值转换为小数时，转换公式为

例如：

123/100 = (123/100 + 1) = 2.23

333/100 = (333/100 +1) = 4.33

计算是分数值+1

当然，保留代码中的小数值：

def convert(s):
    if '/' in s:  # is a fraction
        num, den = s.split('/')
        return 1 + (int(num) / int(den))
    else:
        return float(s)

df['home_odds'] = df['home_odds'].apply(convert)
df['away_odds'] = df['away_odds'].apply(convert)
df['draw_odds'] = df['draw_odds'].apply(convert)

我收到错误消息：

    if '/' in s:  # is a fraction
TypeError: argument of type 'float' is not iterable

当我删除 NaN 值时，公式有效。

我想在数据框中保留 NaN 值，只转换非 NaN 值。

我该怎么做？

Answer 1

检查函数开头的数据是否为 Nan（即 float）：

def convert(s):
    if pd.isnull(s):
        return s
    if '/' in s:  # is a fraction
        num, den = s.split('/')
        return 1 + (int(num) / int(den))
    else:
        return float(s)

Answer 2

pd.eval 的破解。用str.replace代替：

59/100乘以1+59/100（结果为1.59）
NaN by 1e999-1e999（结果为 NaN）

df.update(df.filter(like='_odds')
            .replace({r'(\d+)/(\d+)': r'1+/',
                      np.NaN: '1e999-1e999'}, regex=True)
            .apply(pd.eval))

>>> df
     score home_odds draw_odds away_odds
0      1:0      1.59      3.63      5.62
1      2:1      1.96      3.65      3.37
2      0:2      3.21      2.86      2.34
3      1:1      6.18      3.51      1.64
1970   NaN      2.44      2.97      2.88
1971   NaN       NaN       NaN       NaN
1972   NaN       NaN       NaN       NaN
1973   NaN       NaN       NaN       NaN
1974   NaN       4.4      3.63      1.78
1975   NaN      2.54       3.1      2.75
1976   NaN      1.38      4.44      7.91
1977   NaN       NaN       NaN       NaN

遇到 NaN 值时出现 Iterable TypeError

Iterable TypeError when encountering NaN Values

python

converters

apply

dataframe

pandas