将映射应用于包含NaN的DataFrame行

Question

我希望对Pandas DataFrame应用映射，其中一列中的某些行是NaN。这些是之前映射留下的遗留问题。

mymap = defaultdict(str)
mymap["a"] = "-1 test"
mymap["b"] = "-2 test"
mymap["c"] = "-3 test"

df[ df["my_infos"].isnull() ] = df["something"].map(lambda ip: map_function(ip, mymap))

以下是函数：

def map_function(ip, mymap):
    # do stuff
    for key, value in mymap.iteritems():
           # do stuff
           return stuff
    return other_stuff

当迭代整个列后，此操作将终止，但显示：

文件 "/opt/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/pandas/core/indexing.py", line 527, in _setitem_with_indexer raise ValueError('Must have equal len keys and value ' ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable

这是选择 my_infos 列中所有 NaN 行的正确方法吗？我总感觉... 不是这样。

- wishi

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如果我理解正确，您需要遮蔽两侧：df.loc[ df["my_infos"].isnull() ] = df.loc[df['my_infos'].isnull(), "something"].map(lambda ip: map_function(ip, mymap)) 问题在于您只遮蔽了左侧而没有遮蔽右侧，因此形状不匹配。 - EdChum

Answer 1

我认为你可以选择在两侧都有 NaN 值，然后进行map操作：

df[ df["my_infos"].isnull() ] = 
df.ix[ df["my_infos"].isnull(), "something"].map(lambda ip: map_function(ip, mymap))

- jezrael