Python 将列中的非空值替换为1

我有一个dataframe，它有一个列，如下所示：

note

129.0
130.0
131.0
132.0
133.0
134.0
135.0
136.0
137.0
138.0
139.0
140.0
141.0
142.0

143.0

因此，有些行不包含值（NaN）。 我想将非NaN的数值替换为1，以便：

note
1
1
1
1
1
1
1

1

我尝试了以下代码：

def replace():
    if  (pd.notnull(df['note'])):
        df['note'] = '1'
        return df
    return df

---

它返回我

ValueError:序列的真值不明确。使用a.empty、a.bool（）、a.item（）、a.any（）或a.all（）。

为此使用

loc

：

In [86]:
df.loc[df['note'].notnull(), 'note'] = 1
df

Out[86]:
    note
0      1
1      1
2      1
3      1
4      1
5      1
6      1
7      1
8      1
9      1
10     1
11     1
12     1
13     1
14     1

---

if（pd.notnull（df['note']）

不起作用，因为

if

不知道如何处理布尔值数组，因此出现

ValueError

，因为布尔数组中可能有全部-1或只有一个

True

值您也可以使用

where

来实现这一点，就像就地操作一样。它将设置任何与谓词不匹配的值

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'a': ['a', 'b', 'c'], 'note': [145.0, np.NaN, 147.0]})
df.note.where(df.note.isnull(), 1, inplace=True)

屈服

In [14]: print(df)
Out[14]: 
   a  note
0  a     1
1  b   NaN
2  c     1

---

感谢您像往常一样快速正确地回答@EdChum！