遍历数据帧并根据列中的值是否为NaN创建新列（Pandas）
创始人
2024-12-04 06:00:33
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可以使用apply()方法结合lambda函数来遍历数据帧的列，并根据列中的值是否为NaN创建新列。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4],
                   'B': [5, np.nan, 7, 8]})

# 使用apply方法和lambda函数来遍历数据帧的列，并根据列中的值是否为NaN创建新列
df['C'] = df.apply(lambda row: 'NaN' if pd.isna(row['A']) else 'Not NaN', axis=1)

print(df)

输出结果为：

     A    B        C
0  1.0  5.0  Not NaN
1  2.0  NaN  Not NaN
2  NaN  7.0      NaN
3  4.0  8.0  Not NaN

在上述示例中，我们使用apply()方法来遍历数据帧的每一行，通过lambda函数判断'A'列中的值是否为NaN，并在新列'C'中相应地赋值。

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