在 pandas 数据框中使用 isnull() 来检查特定值是否为空

Question

我正在编辑我之前的问题，因为它有缺陷。我有一个名为 df 的数据框。在该数据框中，列包含值，其中一些是负值、零和 NaN。我想替换这些值并将标志的相应值存储在相应索引处的另一个数据框。

df = pd.read_excel('Check.xlsx')
df_ph_temp = df.iloc[:,2:5]
df_flags = pd.DataFrame(index=df.index, columns=df.columns)
flag_ph_temp = df_flags.iloc[:,2:5]
for rowIndex, row in df_ph_temp.iterrows() :
    for colIndex, value in row.items() :
        if value == 0 :
            df_ph_temp.loc[rowIndex, colIndex] = df_ph_temp.loc[rowIndex - 1, colIndex]
            flag_ph_temp.loc[rowIndex, colIndex] = 1            
        elif value < 0 :
            df_ph_temp.loc[rowIndex, colIndex] = 0
            flag_ph_temp.loc[rowIndex, colIndex] = 1
        elif value > 200 :
            df_ph_temp.loc[rowIndex, colIndex] = 130
            flag_ph_temp.loc[rowIndex, colIndex] = 2
        elif value == np.nan : # Not working... Why?
            df_ph_temp.loc[rowIndex, colIndex] = df_ph_temp.loc[rowIndex - 1, colIndex]
            flag_ph_temp.loc[rowIndex, colIndex] = 1            
        else :
            continue

我没有收到任何错误，但也没有得到所需的输出。替换 NaN 值并存储响应。标志数据框中的标志值，程序的这一部分不起作用。我认为这是因为数据包含超过 2 行的 NaN 值。有没有办法来解决这个问题？我试过了

df_ph_temp[colIndex].fillna(method ='ffill', inplace = True)

在 if 条件之前，但仍然无法达到预期的结果。

我想不通。请帮忙。

Answer 1

使用pandas，你应该避免循环。使用蒙版过滤和切片来填充您的标志列。为了检测空值，请直接在 pandas 数据框或系列（当您 select 一列）上使用 .isnull() ，而不是像您那样在值上使用。如果您想用其他值替换空值，请使用 .fillna()。

根据您的代码（但不确定它是否有效，分享一些输入数据和预期输出可能会有所帮助），解决方案可能如下所示。

首先像您一样创建空列：

data['Flags'] = None

然后根据“温度阶段”列的条件填充此列（使用 fillna(0) 将所有空值替换为 0 允许您仅测试值是否 <= 0，此替换不适用于最终数据框）：

data.loc[data['Temperature phase'].fillna(0) <= 0, "Flags"] = 1
data.loc[data['Temperature phase'] > 200, "Flags"] = 2

现在替换温度阶段值。

对于等于 0 或 null 的值，您似乎已选择将它们替换为数据框中的先前值。您也许可以使用它来实现这一部分。

data.loc[data['Temperature phase'].isnull(), 'Temperature phase'] = data['Temperature phase'].shift().loc[data.loc[data['Temperature phase'].isnull()].index]

首先，此命令使用 .shift() 将温度阶段列中的所有值移动一个，然后过滤温度阶段为空的行，并用移动的温度阶段值中的相应索引替换值。

最后，替换其他温度相位值：

data.loc[data['Temperature phase'] < 0, "Temperature phase"] = 0
data.loc[data['Temperature phase'] > 200, "Temperature phase"] = 130

你不需要标志索引等等，因为标志直接填充在最终的数据帧中。

在 pandas 数据框中使用 isnull() 来检查特定值是否为空

Using isnull() in a pandas data frame to check a particular value is null or not

python

dataframe

isnull