Python 在数据帧中为NaN添加值时出现问题

我有这个数据框：

    manufacturer    description
0   toyota          toyota, gmc 10 years old.
1   NaN             gmc, Motor runs and drives good.
2   NaN             Motor old, in pieces.
3   NaN             2 owner 0 rust. Cadillac.

我想用描述中的关键字填充NaN值。为此，我创建了一个包含我想要的关键字的列表：

keyword = ['gmc', 'toyota', 'cadillac']

最后，我想循环数据帧中的每一行。将每行“描述”列中的内容拆分，如果该单词也在“关键字”列表中，则将其添加到“制造商”列中。例如，它将如下所示：

    manufacturer    description
0   toyota          toyota, gmc 10 years old.
1   gmc             gmc, Motor runs and drives good.
2   NaN             Motor old, in pieces.
3   cadillac        2 owner 0 rust. Cadillac.

多亏了社区中的某个人，我可以将代码改进为：

import re
keyword = ['gmc', 'toyota', 'cadillac']
bag_of_words = []
for i, description in enumerate(test3['description']):
bag_of_words = re.findall(r"""[A-Za-z\-]+""", test3["description"][i])
for word in bag_of_words: 
    if word.lower() in keyword:
            test3.loc[i, 'manufacturer'] = word.lower()

但我意识到第一行也改变了值，即使它不是NaN：

  manufacturer  description
0   gmc         toyota, gmc 10 years old.
1   gmc         gmc, Motor runs and drives good.
2   NaN         Motor old, in pieces.
3   cadillac    2 owner 0 rust. Cadillac.

我只想更改NaN值，但尝试添加时：

if word.lower() in keyword and test3.loc[i, 'manufacturer'] == np.nan:

---

它没有任何效果。

np.nan==np.nan

为False。可能有点违反直觉=），但这意味着最后一个条件永远不应该生效。从你的问题中不太清楚你看到的是相同的结果还是没有结果

如果你改变了

对于i，枚举中的描述（test3['description']）：

到

对于i，zip中的描述（test3.loc[test3['manufacturer'].isna（），：].index，test3.loc[test3['manufacturer'].isna（），'description']）：

那么我认为它应该很好用。您只能得到“制造商”为NaN的行。您还可以删除

==np.nan

部分，因为非空字符串的计算结果为True，而np.nan的计算结果为False，但这会使代码更难理解

有很多方法可以让代码看起来更好；）但是专注于学习调试，剩下的就来了。只要它做了你想让它做的事，谁在乎呢

一种调试方法是在循环中打印条件的每个部分的真值

print（bool（关键字中的word.lower（））
打印（bool（test3.loc[i，'manufacturer']==np.nan）

致以最良好的祝愿

编辑：好的，我应该补充一下我自己会怎么做

df=pd.DataFrame（{'manufacturer'：['toyota'，np.nan，np.nan，np.nan]，
‘描述’：[‘丰田，通用汽车10年历史’，‘通用汽车，汽车运行和驱动良好’，‘旧汽车，碎片’，‘2车主0生锈。凯迪拉克.]}）
关键词=['gmc'、'toyota'、'cadillac']
filler=df['description'].map（lambda s:[如果s.lower（）中有单词，则关键字中的单词对应于单词][0]
if bool（[关键字if word in s.lower（）]中的逐字逐句）
（np.nan）
df['manufacturer']=df['manufacturer'].fillna（填料）

当关键字中的最后一项或第一项都出现在字符串tho中时，不确定是否要将其设置为关键字中的最后一项或第一项。我使用索引0将其设置为此处的第一项