使用基于包含空值的其他列的掩码设置值

Question

我想检查某些列（大约 5 或 6 个），如果所有列都为空，请将另一列has_nan从更改0为1。我知道如何过滤/屏蔽，但是在使用时loc我得到了可怕的SettingWithCopyWarning.这是一个小例子来说明，不完全相同，但它突出了问题：df = pd.DataFrame([np.random.randint(0,100,3), np.random.randint(0,100,3),                 np.random.randint(0,100,3), np.random.randint(0,100,3)],                 columns=['foo', 'bar', 'has_nan'])for i in ['use_1', 'use_2']:    df[i] = 2 * ['5'] + 2 * [np.nan]df.loc[df.use_1.isna() & df.use_2.isna()]['has_nan'] = 'yes'

Answer 1

避免链式索引。在这里您可以使用布尔系列：

df['has_nan'] = df[['use_1', 'use_2']].isnull().all(1)

使用布尔值系列，即一种含True/False值仅是在推荐的方法。如果您坚持转换为'yes'/'no'字符串，您可以在后续步骤中通过字典映射进行转换：

mapper = {1: 'yes', 0: 'no'}
df['has_nan'] = df['has_nan'].map(mapper)

Answer 2

你是这个意思？：

df['has_nan'][df['column_name'].isna()] = 0

df['has_nan'][~df['column_name'].isna()] = 1