Python 将值替换为NAN

我有一个看起来像这样的数据帧

[index, Data]
[1, [5,3,6,8,4,5,7etc]]

“数据”列中的数据保留在数组中。我需要在每个数组中至少有75个值。数据帧有438行长。 我需要制作一个过滤器，其中包含小于75个值的所有数组都将替换为NaN

我想到了这样的事情：

for i in range(len(df_window)):
if len(df_window['Data'][i][0])<75:

范围内i的

（len（df_窗口））：
如果len（df_window['Data'][i][0]）您可以使用
length=df_window['Data']。应用（len）
获得数组长度的序列。然后通过使用
df_window.loc[（长度<75），“Data']=np.nan
您应该得到您想要的

编辑：更正了第一行。
为什么需要NaN？你确定没有比这更好的了吗？或者完全从数据中删除这些行？我想得到NaN的原因是因为我想在以后删除这些行。但我有两个不同的数据帧，如果你理解我的意思，这些NaN的行应该被删除。因为在所有这些过滤之后，我想相互比较这两个数据帧，所以这两个数据帧的布局必须相同如果我理解你，你有两个数据帧，每个数据帧有438行，你想逐行比较。在这种情况下，将长度大于75的检查作为比较函数的一部分可能是有意义的，因为您无论如何都需要在比较函数中检查NaN。是的。所以在脚本的最后，我想将这两个数据帧彼此分开。但要做到这一点，我必须使数据帧完全相同。值小于75的数组可能被视为“被操纵”，必须删除。因此，必须在两个帧处删除该行。鉴于此，我需要通过查看两个帧中哪一个的值较少，而另一个帧的值相同，从而使两个帧的每一行的长度相同。您能帮忙吗？因为它是单个单元格中的一个列表，.apply（len）的输出是每行1，所以这不起作用。所以我必须找到另一个解决办法。上面我在for循环中做的事情给出了数组的长度。唯一的问题是，我不知道如何用nan Afterward替换它。哦，是的，的确如此，然后使用length=df_window['Data']。apply（len）。这很有效，谢谢！您是否还知道我必须如何执行以下操作：我需要查看两个数组之间是否存在差异。例如，在df1中，第1行的数组有80个值，而在df2中，同一行有78个值。因此，我需要搜索df数组中值最少的每一行，并使它们都相同。所以我认为（如果我有78和80），我需要通过选取最后78个值来制作一个有80和78的。我每次都得这么做嘿！嗯，是的，你可以这样做，我做了一个便条，它更容易。用列名替换0，一切正常。不过它有点慢，您希望避免数据帧上的for循环，但应该可以。