时间戳

首页 > 解决方案 > Pandas replace 对列的某些值起作用，而不对其他值起作用

python - Pandas replace 对列的某些值起作用，而不对其他值起作用

问题描述

我需要用 NA 替换数据框的某些列。但是，我可以部分这样做，列中的某些值不会转换为 NA。

这是您可以处理的示例数据框：


df = pd.DataFrame({'away_score': {672: 2.0,
  673: 1.0,
  674: 2.0,
  675: 2.0,
  676: 1.0,
  677: 1.0,
  678: 2.0,
  679: 1.0,
  680: 1.0,
  681: 2.0},
 'home_score': {672: 2.0,
  673: 2.0,
  674: 3.0,
  675: 0.0,
  676: 0.0,
  677: 2.0,
  678: 2.0,
  679: 1.0,
  680: 2.0,
  681: 2.0},
 'match_id': {672: 273236,
  673: 273234,
  674: 273239,
  675: 273231,
  676: 273232,
  677: 273238,
  678: 273237,
  679: 273240,
  680: 273233,
  681: 273235},
 'match_status': {672: 'Finished',
  673: 'Finished',
  674: 'Finished',
  675: 'Finished',
  676: 'Finished',
  677: 'Finished',
  678: 'Finished',
  679: 'Finished',
  680: 'Finished',
  681: 'Finished'}})

到目前为止我的代码：


columns_to_fillna = ["match_status","home_score","away_score"]

for column in columns_to_fillna:
    df[column] = df[column].apply(lambda row: df[column].replace(row,np.nan))

这以某种方式更改了 home_score 和 away_score 列的某些行，并且某些行保持不变。这里可能是什么问题？

标签： pythonpandasreplace

解决方案

>>> columns_to_fillna = ["match_status","home_score","away_score"]

>>> df.replace(df[columns_to_fillna], np.nan)

     away_score  home_score  match_id  match_status
672         NaN         NaN    273236           NaN
673         NaN         NaN    273234           NaN
674         NaN         NaN    273239           NaN
675         NaN         NaN    273231           NaN
676         NaN         NaN    273232           NaN
677         NaN         NaN    273238           NaN
678         NaN         NaN    273237           NaN
679         NaN         NaN    273240           NaN
680         NaN         NaN    273233           NaN
681         NaN         NaN    273235           NaN

推荐阅读