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python-3.x - 如何在 np.where 中更改 dtype 和应用数学计算？

问题描述

我有这样的数据框

df = pd.DataFrame()
df['yy'] = [2012,2011,2010]
df['mm'] = ['10','','8']

    yy      mm
0   2012    10
1   2011    
2   2010    8

我想将“mm”列中的值乘以 2。但是该列上的所有值都是字符串。我用 np.where 尝试如下：

df['X'] = np.where(df['mm']!='',df['mm'].astype(int) * 2,'')

但是它不起作用并给出如下错误：ValueError：int（）的无效文字，基数为10：''。
从错误中可以清楚地看出 where 中的第一个过滤器在这里不起作用，并且它在所有值上应用 df['mm'].astype(int) 因此对于空字符串值''失败。

谁能建议另一种方法来实现这一目标？我不想使用 for 循环，因为 y 实际 df 太大，for 循环会花费很多时间。提前致谢。

标签： python-3.xdataframenumpy

解决方案

最好先用 NaN 替换空字符串：

df['mm'] = df.mm.replace({'': np.nan}).fillna(0).astype(int) * 2

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