2016-03-25 4 views
2

Bir panda veri karemem var.Pandalar veri çerçevesi sütun A'yı topla B sütunu NaN (Python)

Sütun B'nin NaN olduğu sütun A değerlerini toplamak/yazdırmak istiyorum.

Question Bunu nasıl yaparım?

düzenleme ayrıntılı: I sütun kümesi vardır ki (b, c, d). Ya a, b veya d NaN ise a sütun değerlerini seçmek istiyorum.

(NaN'ler tanımlamak için hile sadece biraz daha farklıdır "==" vs.)

teşekkür ederiz

+0

Olası yinelenen http://stackoverflow.com/questions/17071871/: Burada

dokümanlar için bir link select-in-a-dataframe tabanlı-on-a-sütun-in-pandas-satırları) –

+0

Tamamen değil ama kapatın. – denvar

+0

özür dilerim ki bu sınıf NanChecker: __eq__ = staticmethod (math.isnan) 'bilinen bir bilgi değildir. sonra ** yapabilirsin ** basitçe 'float' ('nan') == NanChecker() ' –

cevap

2

Oldukça basit olmalıdır:

In [10]: df 
Out[10]: 
    a b c 
0 NaN 9 7 
1 1.0 7 6 
2 5.0 9 1 
3 7.0 4 0 
4 NaN 2 3 
5 2.0 4 6 
6 6.0 3 6 
7 0.0 2 7 
8 9.0 1 4 
9 2.0 9 3 

In [11]: df.loc[df['a'].isnull(), 'b'] 
Out[11]: 
0 9 
4 2 
Name: b, dtype: int32 

GÜNCELLEME:

In [166]: df 
Out[166]: 
    a b c 
0 NaN 5.0 3 
1 7.0 NaN 8 
2 4.0 9.0 7 
3 8.0 NaN 9 
4 3.0 0.0 5 
5 NaN 3.0 5 
6 9.0 0.0 3 
7 0.0 2.0 6 
8 7.0 8.0 7 
9 1.0 7.0 6 


In [163]: df[['a','b']].isnull().any(axis=1) 
Out[163]: 
0  True 
1  True 
2 False 
3  True 
4 False 
5  True 
6 False 
7 False 
8 False 
9 False 
dtype: bool 

In [164]: df.loc[df[['a','b']].isnull().any(axis=1)] 
Out[164]: 
    a b c 
0 NaN 5.0 3 
1 7.0 NaN 8 
3 8.0 NaN 9 
5 NaN 3.0 5 

In [165]: df.loc[df[['a','b']].isnull().any(axis=1), 'c'] 
Out[165]: 
0 3 
1 8 
3 9 
5 5 
Name: c, dtype: int32 
+0

Bunu birden çok sütunla halletmem gerekiyor, benim @MaxU – denvar

+1

@ adresinden bir bakabilir miyim, güncelledim Cevabım - lütfen kontrol edin – MaxU

+0

Bu sadece bir çekicilik gibi çalışır. – denvar

0

Ayrıca siz de e np.isnan()

df=  

    a  b 
1 Nan 2 
2 2  3 
3 1  NaN 

for i in range(1,4): 
     if np.isnan(df.loc[i,'a']): 
      print(df.loc[i,'b']) 
out: 2 
0

Belki NaN'ler yerine .fillna() yöntemi deneyin. Ayrıca, tüm veri çerçevesinden ziyade adreslemek istediğiniz belirli bir sütuna da endeksleme yapabilirsiniz. DataFrame.fillna

In [7]: df 
Out[7]: 
      0   1 
0  NaN  NaN 
1 -0.494375 0.570994 
2  NaN  NaN 
3 1.876360 -0.229738 
4  NaN  NaN 

In [8]: df.fillna(0) 
Out[8]: 
      0   1 
0 0.000000 0.000000 
1 -0.494375 0.570994 
2 0.000000 0.000000 
3 1.876360 -0.229738 
4 0.000000 0.000000 
([pandalar bir sütundaki değerlere dayalı bir DataFrame seçin satırların] arasında
İlgili konular