python给空列表赋值_Python Pandas：如果数据是NaN,则更改为0,否则在数据框中更改为1...

你可以使用

where和

fillna,条件是

isnull：

df[['age','url']] = df[['age','url']].where(df[['age','url']].isnull(),1)

.fillna(0).astype(int)

print (df)

row id name age url

0 1 e1 tom 0 1

1 2 e2 john 1 0

2 3 e3 lucy 0 1

3 4 e4 tick 1 0

df[['age','url']] = np.where(df[['age',1)

print (df)

row id name age url

0 1 e1 tom 0 1

1 2 e2 john 1 0

2 3 e3 lucy 0 1

3 4 e4 tick 1 0

df[['age','url']].notnull().astype(int)

print (df)

row id name age url

0 1 e1 tom 0 1

1 2 e2 john 1 0

2 3 e3 lucy 0 1

3 4 e4 tick 1 0

编辑：

我尝试修改你的解决方案：

df[['age','url']].applymap(lambda x: 0 if pd.isnull(x) else 1)

print (df)

row id name age url

0 1 e1 tom 0 1

1 2 e2 john 1 0

2 3 e3 lucy 0 1

3 4 e4 tick 1 0

时序：

LEN(DF)= 4k的：

In [127]: %timeit df[['age','url']].applymap(lambda x: 0 if pd.isnull(x) else 1)

100 loops,best of 3: 11.2 ms per loop

In [128]: %timeit df[['age',1)

100 loops,best of 3: 2.69 ms per loop

In [129]: %timeit df[['age','url']] = np.where(pd.notnull(df[['age','url']]),1,0)

100 loops,best of 3: 2.78 ms per loop

In [131]: %timeit df.loc[:,['age','url']].notnull() * 1

1000 loops,best of 3: 1.45 ms per loop

In [136]: %timeit df[['age','url']].notnull().astype(int)

1000 loops,best of 3: 1.01 ms per loop

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