如何在部分数据帧上应用(lambda x:x.split())
How to .apply(lambda x: x.split()) on a partial dataframe
我正在尝试在我的数据框中替换这种答案:case_1 case_2 case_3
作者:[case_1,case_2,case_3]
.apply(lambda x: x.split()) 似乎是一个很好的方法
但我在引发此错误的数据框中也有一些 Nan 值:
有人知道我应该如何进行吗?
也许仅当已回答时如何在数据帧上应用该函数?
r_bt.res_enquete_poteaux['type_anomalie'].apply(lambda x: x.split() if x!=np.nan)
^
SyntaxError: invalid syntax
使用 Series.str.split
也处理缺失值:
r_bt.res_enquete_poteaux['type_anomalie'].str.split()
您的解决方案可能会更改 notna
以测试不缺失值:
r_bt.res_enquete_poteaux['type_anomalie'].apply(lambda x: x.split() if pd.notna(x) else x)
我正在尝试在我的数据框中替换这种答案:case_1 case_2 case_3
作者:[case_1,case_2,case_3]
.apply(lambda x: x.split()) 似乎是一个很好的方法
但我在引发此错误的数据框中也有一些 Nan 值:
有人知道我应该如何进行吗? 也许仅当已回答时如何在数据帧上应用该函数?
r_bt.res_enquete_poteaux['type_anomalie'].apply(lambda x: x.split() if x!=np.nan)
^
SyntaxError: invalid syntax
使用 Series.str.split
也处理缺失值:
r_bt.res_enquete_poteaux['type_anomalie'].str.split()
您的解决方案可能会更改 notna
以测试不缺失值:
r_bt.res_enquete_poteaux['type_anomalie'].apply(lambda x: x.split() if pd.notna(x) else x)