Python 3.x 如何向缺少的值i添加值

我有一个数据框

    Software Product    Case Number Num of days
    MDM9607.LE.1.0          2774904     -19.13888889
    MDM9607.LE.1.0          2774203     -19.60069444
    MDM9607.LE.1.0          2768088       -24.81597222
    MDM9607.LE.1.0          2767500       -25.0125
    MDM9607.LE.1.0          2764617        -26.67916667
    MDM9607.LE.1.0          2766991      -25.17430556
    MDM9607.LE.1.0          2765696
    MDM9607.LE.1.0          2764204
    MDM9607.LE.1.0         2764199
    MDM9607.LE.1.0         2774434           365
    MDM9607.LE.1.0         2769029           377
    MDM9607.LE.1.0         2764195           380
    MDM9607.LE.1.0        2763721             25
    MDM9607.LE.1.0        2770456             380
    MDM9607.LE.1.0       2768423

所需输出条件：

    If:
        f9['Num of days'] > 365 than print L
        f9['Num of days'] < 365 than print N
        f9['Num of days'] == NaN than print U

我使用的Dataframe包含一些缺失值，缺失值应打印为未知值，但我使用的是一些逻辑，如果列大于365，则应打印为“L”使用-首先测试缺失值，然后根据条件，最后使用参数

默认值

：

m1 = f9['Num of days'].isna()
m2 = f9['Num of days'] > 365

f9['Status'] = np.select([m1, m2], ['U','L'], default='N')

print (f9)
   Software Product  Case Number  Num of days Status
0    MDM9607.LE.1.0      2774904   -19.138889      N
1    MDM9607.LE.1.0      2774203   -19.600694      N
2    MDM9607.LE.1.0      2768088   -24.815972      N
3    MDM9607.LE.1.0      2767500   -25.012500      N
4    MDM9607.LE.1.0      2764617   -26.679167      N
5    MDM9607.LE.1.0      2766991   -25.174306      N
6    MDM9607.LE.1.0      2765696          NaN      U
7    MDM9607.LE.1.0      2764204          NaN      U
8    MDM9607.LE.1.0      2764199          NaN      U
9    MDM9607.LE.1.0      2774434   365.000000      N
10   MDM9607.LE.1.0      2769029   377.000000      L
11   MDM9607.LE.1.0      2764195   380.000000      L
12   MDM9607.LE.1.0      2763721    25.000000      N
13   MDM9607.LE.1.0      2770456   380.000000      L
14   MDM9607.LE.1.0      2768423          NaN      U

使用-首先测试缺少的值，然后根据条件，最后使用参数

默认值

：

m1 = f9['Num of days'].isna()
m2 = f9['Num of days'] > 365

f9['Status'] = np.select([m1, m2], ['U','L'], default='N')

print (f9)
   Software Product  Case Number  Num of days Status
0    MDM9607.LE.1.0      2774904   -19.138889      N
1    MDM9607.LE.1.0      2774203   -19.600694      N
2    MDM9607.LE.1.0      2768088   -24.815972      N
3    MDM9607.LE.1.0      2767500   -25.012500      N
4    MDM9607.LE.1.0      2764617   -26.679167      N
5    MDM9607.LE.1.0      2766991   -25.174306      N
6    MDM9607.LE.1.0      2765696          NaN      U
7    MDM9607.LE.1.0      2764204          NaN      U
8    MDM9607.LE.1.0      2764199          NaN      U
9    MDM9607.LE.1.0      2774434   365.000000      N
10   MDM9607.LE.1.0      2769029   377.000000      L
11   MDM9607.LE.1.0      2764195   380.000000      L
12   MDM9607.LE.1.0      2763721    25.000000      N
13   MDM9607.LE.1.0      2770456   380.000000      L
14   MDM9607.LE.1.0      2768423          NaN      U

---

np.where（f9['Num of days']>365，'L'，'NL'，'u'）

：为什么里面有一个

'u'

？这是导致您出现错误的原因，不符合您对问题的描述。U表示缺少值选项卡和空间的组合中有哪些是重要的？

np.where（f9['Num of days']>365，'L'，'NL'，'U'）

：为什么在其中有一个

'U'

？这是导致您出现错误的原因，并且不符合您对问题的描述。U缺少值选项卡和空间的组合中有哪些是重要的？嗨，jezrael，我在下面使用了代码import pandas作为pd import numpy作为np f8=pd.read_excel（r“”）f9=f8.fillna（'0/0/0000 0:00:00 AM'）f10=pd.to_datetime（f9['react EOL Date']，格式=“%m\%d\%Y%I:%m:%S%p”，错误为“强制”）打印（f10），但我仍然得到一列空的rowshi jezrael，我使用下面的代码导入熊猫作为pd导入numpy作为np f8=pd。读取excel（r“”）f9=f8。填充（'0/0/0000 0:00:00 AM'）f10=pd.to_datetime（f9['Actual EOL Date'，格式=“%m\%d\%Y:%m:%S%p”，错误为“强制”）打印（f10）但我还是得到了一个空行的列

m1 = f9['Num of days'].isna()
m2 = f9['Num of days'] > 365

f9['Status'] = np.select([m1, m2], ['U','L'], default='N')

print (f9)
   Software Product  Case Number  Num of days Status
0    MDM9607.LE.1.0      2774904   -19.138889      N
1    MDM9607.LE.1.0      2774203   -19.600694      N
2    MDM9607.LE.1.0      2768088   -24.815972      N
3    MDM9607.LE.1.0      2767500   -25.012500      N
4    MDM9607.LE.1.0      2764617   -26.679167      N
5    MDM9607.LE.1.0      2766991   -25.174306      N
6    MDM9607.LE.1.0      2765696          NaN      U
7    MDM9607.LE.1.0      2764204          NaN      U
8    MDM9607.LE.1.0      2764199          NaN      U
9    MDM9607.LE.1.0      2774434   365.000000      N
10   MDM9607.LE.1.0      2769029   377.000000      L
11   MDM9607.LE.1.0      2764195   380.000000      L
12   MDM9607.LE.1.0      2763721    25.000000      N
13   MDM9607.LE.1.0      2770456   380.000000      L
14   MDM9607.LE.1.0      2768423          NaN      U