如何在Python中一起使用applymap，lambda和dataframe来过滤/修改dataframe？
JPC
所以我想弄清楚如何替换NaN为pd.DataFrame..？在此示例中，我创建了3x3数据框，其中包含值，df[1][2] = 'a'其余为NaN
我的理解是，我可以使用ifinlambda并在下面做一些事情。但是结果却出乎我的意料，它被覆盖了'a'。我仍然希望'a'保持原样，仅更改'o'为NaN...。任何建议将不胜感激。
df = pd.DataFrame(index=range(0,3),columns=range(0,3))
df[1][2] = 'a'
f = lambda x: 'o' if np.nan else x
df.applymap(f)
智慧
np.nan并不会真正返回您期望的值，为了创建有效的谓词，您可以使用pd.isnull：
df = pd.DataFrame(index=range(0,3),columns=range(0,3))
df[1][2] = 'a'
f = lambda x: 'o' if pd.isnull(x) else x
df.applymap(f)
# 0 1 2
#0 o o o
#1 o o o
#2 o a o
要了解为什么会发生这种情况，可以将其转换np.nan为布尔值：
bool(np.nan)
# True
因此它总是返回真值，因此数据帧中的所有值都将替换为o。
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