pandas DataFrame 根据某列的缺失值,新增一列,表示该列的值是否缺失

文章目录

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> df = pd.DataFrame({"A":[1,2,3],"B":[2,3,np.nan]})
>>> df
	A	B
0	1	2.0
1	2	3.0
2	3	NaN
>>> df.B.isna()  # B列的值为nan
0    False
1    False
2     True
Name: B, dtype: bool
>>> df.B.notna() # B列的值不为nan
0     True
1     True
2    False
Name: B, dtype: bool
>>> df["B_isNan"] = df["B"].notna().astype('int') # 新增一列,对应B是否缺失
>>> df
    A	B	B_isNan
0	1	2.0	1
1	2	3.0	1
2	3	NaN	0
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值