他の列のNaN値に基づいてpandasデータフレームの値を設定する方法はありますか？

Question

オリジナルの形状(4361, 15)のdfという名前のデータフレームがあります。 agefm列の値の一部はNaNです。ただ、見て：

> df[df.agefm.isnull() == True].agefm.shape 
(2282,) 

をそれから私は、新しい列を作成し、0にそのすべての値を設定します。

df['nevermarr'] = 0 

をだから私は1にnevermarr値を設定したいと思い、その行にagefmはナンです：

df[df.agefm.isnull() == True].nevermarr = 1 

変更ナッシング：

> df['nevermarr'].sum() 
0 

私は何が間違っていますか？

Answer 1

最善を使用numpy.whereです：

df['nevermarr'] = np.where(df.agefm.isnull(), 1, 0) 
print (df) 
    agefm nevermarr 
0 NaN   1 
1 5.0   0 
2 6.0   0 

または使用loc、==Trueを省略することができます。

df.loc[df.agefm.isnull(), 'nevermarr'] = 1 

またはmask：

df['nevermarr'] = df.nevermarr.mask(df.agefm.isnull(), 1) 
print (df) 
    agefm nevermarr 
0 NaN   1 
1 5.0   2 
2 6.0   3 

サンプル：

を

import pandas as pd 
import numpy as np 

df = pd.DataFrame({'nevermarr':[7,2,3], 
        'agefm':[np.nan,5,6]}) 

print (df) 
    agefm nevermarr 
0 NaN   7 
1 5.0   2 
2 6.0   3 

df.loc[df.agefm.isnull(), 'nevermarr'] = 1 
print (df) 
    agefm nevermarr 
0 NaN   1 
1 5.0   2 
2 6.0   3