Pythonのパンダ：データがNaNの場合、0に変更、データフレームにおける1

Question

なるように、他の変更、私はデータフレームを持って次のようにdfを：

row id name age url   
    1 e1 tom NaN http1 
    2 e2 john 25 NaN 
    3 e3 lucy NaN http3 
    4 e4 tick 29 NaN 

私がすることはNaNを変更したいです0、それ以外の場合は列の1：age、url。 私のコードは次のとおりですが、間違っています。

import Pandas as pd 

    df[['age', 'url']].applymap(lambda x: 0 if x=='NaN' else x) 

私は、次のような結果を取得したい：あなたの助けのための

row id name age url   
    1 e1 tom  0  1 
    2 e2 john 1  0 
    3 e3 lucy 0  1 
    4 e4 tick 1  0 

感謝を！

Answer 1

あなたはisnullによってfillna条件でwhereを使用することができます。

df[['age', 'url']] = df[['age', 'url']].where(df[['age', 'url']].isnull(), 1) 
             .fillna(0).astype(int) 
print (df) 

    row id name age url 
0 1 e1 tom 0 1 
1 2 e2 john 1 0 
2 3 e3 lucy 0 1 
3 4 e4 tick 1 0 

またはnumpy.whereをisnullで：

df[['age', 'url']] = np.where(df[['age', 'url']].isnull(), 0, 1) 
print (df) 
    row id name age url 
0 1 e1 tom 0 1 
1 2 e2 john 1 0 
2 3 e3 lucy 0 1 
3 4 e4 tick 1 0 

notnullと astypeと

最速ソリューション：

df[['age', 'url']] = df[['age', 'url']].notnull().astype(int) 
print (df) 
    row id name age url 
0 1 e1 tom 0 1 
1 2 e2 john 1 0 
2 3 e3 lucy 0 1 
3 4 e4 tick 1 0 

EDIT：

私はあなたのソリューションを修正してみてください。

df[['age', 'url']] = df[['age', 'url']].applymap(lambda x: 0 if pd.isnull(x) else 1) 
print (df) 
    row id name age url 
0 1 e1 tom 0 1 
1 2 e2 john 1 0 
2 3 e3 lucy 0 1 
3 4 e4 tick 1 0 

タイミング：

len(df)=4k：

In [127]: %timeit df[['age', 'url']] = df[['age', 'url']].applymap(lambda x: 0 if pd.isnull(x) else 1) 
100 loops, best of 3: 11.2 ms per loop 

In [128]: %timeit df[['age', 'url']] = np.where(df[['age', 'url']].isnull(), 0, 1) 
100 loops, best of 3: 2.69 ms per loop 

In [129]: %timeit df[['age', 'url']] = np.where(pd.notnull(df[['age', 'url']]), 1, 0) 
100 loops, best of 3: 2.78 ms per loop 

In [131]: %timeit df.loc[:, ['age', 'url']] = df[['age', 'url']].notnull() * 1 
1000 loops, best of 3: 1.45 ms per loop 

In [136]: %timeit df[['age', 'url']] = df[['age', 'url']].notnull().astype(int) 
1000 loops, best of 3: 1.01 ms per loop 

Answer 2

使用np.wherepd.notnullとして不足していると、有効な要素を交換します0および012それぞれ：あなたの親切な答えを

In [90]: 
df[['age', 'url']] = np.where(pd.notnull(df[['age', 'url']]), 1, 0) 
df 

Out[90]: 
    row id name age url 
0 1 e1 tom 0 1 
1 2 e2 john 1 0 
2 3 e3 lucy 0 1 
3 4 e4 tick 1 0 

Answer 3

df.loc[:, ['age', 'url']] = df[['age', 'url']].notnull() * 1 
df