Pandas 将数据帧设置单元设置为NaN

我创建了一个数据帧，如下所示：

    A  B
0  aa  1
1  bb  2
2  cc  3
3  dd  1
4  ee  1

然后我用这一行插入了一个标签：

df['label']= np.where((df['B']>2),'start',np.NaN)

结果是

    A  B  label
0  aa  1    nan
1  bb  2    nan
2  cc  3  start
3  dd  1    nan
4  ee  1    nan

这相当直截了当。但是，当我尝试计数器检查我的表时，我无法获得“nan”行

df[(df.label.isnull())]
Empty DataFrame
Columns: [A, B, label]
Index: []

df[(df.label.isna())]
Empty DataFrame
Columns: [A, B, label]
Index: []

df[(df.label == np.nan)]
Empty DataFrame
Columns: [A, B, label]
Index: []

我仅使用以下方法获取nan行：

df[(df.label == 'nan')]
    A  B label
0  aa  1   nan
1  bb  2   nan
3  dd  1   nan
4  ee  1   nan

---

我是否错误地将null值设置为字符串值'nan'？谢谢。是的

np.where

已将

np.NaN

转换为字符串，因为start是字符串：

np.where((df['B']>2), 'start', np.NaN)

#array(['nan', 'nan', 'start', 'nan', 'nan'],
#      dtype='|S32')

提供

None

作为字符串的空值：

df['label'] = np.where((df['B']>2), 'start', None)

df[df.label.isnull()]

#    A  B   label
#0  aa  1   None
#1  bb  2   None
#3  dd  1   None
#4  ee  1   None

或者使用

pd.系列。其中

方法：

df['label'] = 'start'
df['label'] = df.label.where(df.B > 2)
df[df.label.isnull()]

#   A   B   label
#0  aa  1   NaN
#1  bb  2   NaN
#3  dd  1   NaN
#4  ee  1   NaN

您可以使用应用程序：

df['label'] = df.apply(lambda x: 'start' if x.B>2 else np.nan, axis=1)

df[(df.label.isnull())]
Out[135]: 
    A  B label
0  aa  1   NaN
1  bb  2   NaN
3  dd  1   NaN
4  ee  1   NaN

或：

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谢谢你的回答！

df['label'] = df.B.gt(2).apply({True:'start',False:np.nan}.get)