python替换不是na值

我想创建一个新列，并用

0

和

1

替换

NA

和不丢失的值

#df
col1  
1      
3

5

6

我想要的是：

#df
col1   NewCol
1           1
3           1
            0
5           1
            0
6           1

这就是我所尝试的：

df['NewCol']=df['col1'].fillna(0)
df['NewCol']=df['col1'].replace(df['col1'].notnull(), 1)

第二行似乎不正确。

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有什么建议吗

首先，您需要将所有“na”转换为“0”。您如何做到这一点将因范围而异。 对于单个列，您可以使用：

df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].fillna(0)

df.fillna(0)

对于整个数据帧，您可以使用：

df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].fillna(0)

df.fillna(0)

在此之后，您需要用“1”替换所有非零。您可以这样做：

for index, entry in enumerate(df['col']):
    if entry != 0:
        df['col'][index] = 1

请注意，此方法将0计为空条目，这可能是也可能不是所需的功能

您可以尝试：

df['NewCol'] = [*map(int, pd.notnull(df.col1))]

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希望这有帮助。

df['NewCol']=df['col1'].notna（）.astype（int）

@WeNYoBen

TypeError:数据类型不可理解

@PeterChen将其用作字符串：“int”。或者也使用numpy数据类型：