pandas - 在 Pandas 中替换名称时忽略 NaN 值

Question

我试图在我的数据集中的某个列上替换一些值。

*（注意存在 NaN 条目）

专栏：Name

价值观：

OLIVER 
HARRY 
OLIVER
NaN
HARRY
NaN

通过执行以下操作：

df['Name'] = 'User' + pd.Series(pd.factorize(df['Name'])[0] + 1).astype(str)

我得到的大多是我想要的：

价值观：

User1
User2
User1
User0
User2
User0

问题是我需要我的NaN值保持为NaN。处理应该忽略NaN列值并保持原样，得到类似：

价值观：

User1
User2
User1
NaN
User2
NaN

如何才能做到这一点？

标签： pandasreplacenan

Answer 1

怎么样

import numpy as np

df['Name'] = np.where(df['Name'].isna(), df['Name'],'User' + pd.Series(pd.factorize(df['Name'])[0] + 1).astype(str))

这不会替换nan-entries，而只是让它们保持原样。

基本上，该where函数接受一个布尔值数组，在这种情况下df['Name'].isna()，并使用作为第二个参数给出的数组中的值，只要 this 计算为True，则使用作为第三个参数的数组中的值。