パンダ-別の列の空白セルに基づいて列にテキストを入力します

これが私のコードです：

    finalCSV = pd.read_csv('pathName') #Open new CSV
#create col for isMAP based on true or false
    finalCSV['isMap'] = np.where(finalCSV['MAP'] == finalCSV['productPrice'], 'True', 'False')
    finalCSV = finalCSV.sort_values(by = ['isMap'], ascending = True,) #Make it so the falses come out first

if finalCSV['productSKU'].isna().all():
     finalCSV['isMap'].str.replace('False' ,'N/A')
finalCSV.to_csv('pathName', index = False) #Close and overwrite CSV

これが私が扱っているcsvファイルの画像です

「productSKU」の隣接セルがnullの場合、「isMap」列に「N / A」というテキストを入力します。ただし、コードスニペットを実行すると、ExcelファイルはN / Aではなく「FALSE」のままになります。

編集：これが私のCSVへのリンクです

https://drive.google.com/file/d/10Xnw33SbYmEgPC-UUBjJvrDMf0XfVtdq/view?usp=sharing

いくつかの追加の説明

最初の3つの列が示されています。productName、productOMS、productPrice、productSKU、およびproductURLはすべて、Webscraperで取得したアイテムです。isMapは、このプログラムで作成し、結果を動的に入力する列です。

そう

if MAP == productPrice, isMap would return true
if MAP != productPrice isMap would return false

WebスクレーパーがproductSKUやproductNameを取得できなかった場合は、その製品がWebサイトに存在しないことを意味します。

if productSKU is NULL, isMap would return not available

DataFrameヘッドは次のとおりです。

{'SKU': {0: 'FRC5131-WM-33', 275: 'KECOM-36', 276: 'DW-BS-24', 277: 'BS655N-48', 278: '8654WM-36'}, 

'MAP': {0: nan, 275: 779.95, 276: nan, 277: 1299.95, 278: 1295.95}, 


'productSKU': {0: nan, 275: nan, 276: nan, 277: nan, 278: nan}, 


'productPrice': {0: nan, 275: nan, 276: nan, 277: nan, 278: nan}, 


'productName': {0: nan, 275: nan, 276: nan, 277: nan, 278: nan}, 

'HOME DEPOT (OMSID)': {0: 312962522, 275: 206922074, 276: 308581002, 277: 312332575, 278: 309618527}, 

'productURL': {0: 'https://www.homedepot.com/p/312962522', 275: 'https://www.homedepot.com/p/206922074', 276: 'https://www.homedepot.com/p/308581002', 277: 'https://www.homedepot.com/p/312332575', 278: 'https://www.homedepot.com/p/309618527'}, 

'isMap': {0: 'False', 275: 'False', 276: 'False', 277: 'False', 278: 'False'}, 

'productOMS': {0: 312962522, 275: 206922074, 276: 308581002, 277: 312332575, 278: 309618527}}