Python 函数的行为与我期望的相反

我试图将Pandas DataFrame列中的NaN转换为0，“where”函数的行为与我预期的相反

下面的代码将创建一个数据框，其中包含一列，索引为4、5、6和7的NaN

from collections import Counter
import pandas as pd

x = Counter(pd.np.random.choice(24,2000))
df = pd.DataFrame({'x':x})
df.loc[4:7,'x'] = pd.np.nan
df

我曾经

df.where(df.isnull() == True,0)

应将NaN值更改为0的位置。相反，所发生的一切都是如此，但NaN的值被更改为0

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谁能解释一下where的工作原理吗？

首先，您需要使用：

df.mask(df.isnull() == True,0)

或

输出——压头（10）：

现在，各国：

返回一个与self形状相同的对象及其相应的条目 是来自自我，条件为真，否则来自他人

因此，当条件为真时，它返回当前值，否则返回0

相反的文档是否说明：

返回一个与self形状相同的对象及其相应的条目 来自自身，其中cond为False，否则来自其他

因此，如果为False，则返回当前值；否则（如果为True），则返回0

where方法是if-then习惯用法的应用。对于调用数据帧中的每个元素，如果cond为True，则使用该元素；否则，将使用DataFrame other中的相应元素

简单地说，如果满足条件，则数据帧不变，否则设置为0（其他参数中提到的任何值）

对代码进行简单更改即可：

改变

df.where(df.isnull() == True,0)

到

或

       x
0   85.0
1   96.0
2   78.0
3   93.0
4    0.0
5    0.0
6    0.0
7    0.0
8  100.0
9   77.0

 df.where(condition,other)

df.where(df.isnull() == True,0)

df.where(df.notnull() == True,0)

df.where(df.isnull() != True,0)