在Python上使用If-then命令

我有一个代码如下

GU_ES3['Qnd'] = GU_ES3['Qnd,hw_m2'] * GU_ES3['UPOR']

我发现，

GU_ES3['UPOR']

中的一些值是空的。在这个场景中，我想调用一些其他列，例如

GU_ES3['NPOR']

，但只有在这种情况下，

GU_ES3['UPOR']

列中的值是

0

或

NaN

时

你能帮我吗？

你想帮我吗

在特定情况下，一个数据帧中的值被另一个数据帧替换

确保平等对待0或NaN

对于（2），您可以将0替换为NaN；对于（1），您可以使用

pd.Series.fillna

在UPOR中用NPOR填充NaN，但仅在NaN所在的位置

i = GU_ES3['Qnd,hw_m2']
j = GU_ES3['UPOR'].replace(0, np.nan).fillna(GU_ES3['NPOR'])
GU_ES3['Qnd'] = i * j 

或者，您可以使用

np。其中

执行更换：

GU_ES3['Qnd'] = GU_ES3['Qnd,hw_m2'] * np.where(
    GU_ES3['UPOR'].replace({0 : np.nan}).isna(), GU_ES3['NPOR'], GU_ES3['UPOR']
)

请注意，使用replace，例如，如果您还想替换1、2或3，则只需在代码中使用

.replace（dict.fromkeys（[1,2,3]，np.nan））

。

您想

在特定情况下，一个数据帧中的值被另一个数据帧替换

确保平等对待0或NaN

对于（2），您可以将0替换为NaN；对于（1），您可以使用

pd.Series.fillna

在UPOR中用NPOR填充NaN，但仅在NaN所在的位置

i = GU_ES3['Qnd,hw_m2']
j = GU_ES3['UPOR'].replace(0, np.nan).fillna(GU_ES3['NPOR'])
GU_ES3['Qnd'] = i * j 

或者，您可以使用

np。其中

执行更换：

GU_ES3['Qnd'] = GU_ES3['Qnd,hw_m2'] * np.where(
    GU_ES3['UPOR'].replace({0 : np.nan}).isna(), GU_ES3['NPOR'], GU_ES3['UPOR']
)

请注意，使用replace时，如果您想同时替换1、2或3，只需在代码中使用

.replace（dict.fromkeys（[1,2,3]，np.nan））

。

尝试使用：

尝试使用：

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这是熊猫吗？还是一本字典？熊猫。我将编辑原始问题。这是熊猫吗？还是一本字典？熊猫。我将编辑原始问题。这是一个干净的解决方案，但是使用where语句（df.where或np.where）并检查0或np.nan不是更容易吗？只需将where语句中的值设置为另一列的值？@grandwilliams它们只是做同一件事的两种方法。如果不更换，则需要两个条件。如果你想以同样的方式对待两件以上的事情，你需要更多。最好先替换，然后再忘记。我肯定认为您的解决方案最有趣，看起来也最优雅，但我很好奇，对于大型数据集，它们之间是否有很大的性能差异。我假设pandas能够使用where类型的逻辑索引statement@GrantWilliams当然，可能有。replace和fillna都不具备出色的性能。OP最好的做法是在他们的数据上测试这些解决方案，并找出哪一个效果最好。顺便说一句，我自己添加了一个

np.where

备选方案。我绝对喜欢你的解决方案，不想让它看起来像我说的那样不好或什么的。我只是利用我在这类问题上的任何机会来学习一些技巧上的权衡。我想这是一个很好的机会来学习这是一个干净的解决方案，但是使用where语句（df.where或np.where）并检查0或np.nan不是更容易吗？只需将where语句中的值设置为另一列的值？@grandwilliams它们只是做同一件事的两种方法。如果不更换，则需要两个条件。如果你想以同样的方式对待两件以上的事情，你需要更多。最好先替换，然后再忘记。我肯定认为您的解决方案最有趣，看起来也最优雅，但我很好奇，对于大型数据集，它们之间是否有很大的性能差异。我假设pandas能够使用where类型的逻辑索引statement@GrantWilliams当然，可能有。replace和fillna都不具备出色的性能。OP最好的做法是在他们的数据上测试这些解决方案，并找出哪一个效果最好。顺便说一句，我自己添加了一个

np.where

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