Python 在熊猫数据帧中检查NAN时的奇怪行为

我想循环df中的所有行，检查两个条件是否成立，如果成立，则用其他值替换列中的值。我尝试了两种不同的方法：

    if (sales.iloc[idx]['shelf'] in ("DRY BLENDS","LIQUID BLENDS")) & np.isnan(sales.iloc[idx]['traceable_blend']):
        sales.iloc[idx]['traceable_blend'] = False

以及：

通过包含print语句，我们已经验证了if语句实际上是功能性的，但从未发生赋值。一旦我们运行了循环，“traceable_blend”列中就有True和NaN值，但决不会有False。不知怎的，任务失败了

看起来这可能有用：

    if (sales.iloc[idx]['shelf'] in ("DRY BLENDS","LIQUID BLENDS")) & np.isnan(sales.iloc[idx]['traceable_blend']):
        sales.at[idx, 'traceable_blend'] = False

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但我还是想知道发生了什么

这个，

sales.iloc[idx]['traceable_blend']=False

，是索引链接，几乎永远不会起作用。事实上，您不需要循环：

sales['traceable_blend'] = sales['traceable_blend'].fillna(sales['shelf'].isin(['DRY BLENDS', 'LIQUID BLENDS']))

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Pandas提供了两个用于检查缺失数据（NaN或null）的函数：

isnull（）

和

notnull（）

——它们返回一个布尔值。我建议尝试这些，而不是

isnan（）

您还可以通过链接
.values.any（）
来确定序列中是否缺少任何值。此处不太可能需要显式循环。请提供一份报告。
sales['traceable_blend'] = sales['traceable_blend'].fillna(sales['shelf'].isin(['DRY BLENDS', 'LIQUID BLENDS']))