有条件地替换NaN

Question

这里是Python的新手。我希望我的问题不是完全多余的-如果是的话，请让我知道并总结一下我对StackOverflow的经验不足。

无论如何，我正在使用kaggle.com上的Titanic数据集，并且希望在整个数据框的Age列中使用一组条件语句来替换NaN'值'。最终，我想根据以下条件生成结果：1）如果age == NaN，并且Title ==（X或Y或Z），则生成0-18范围内的随机数2）如果age = = NaN，并且Title ==（A或B或C），生成19-80范围内的随机数

注意：“标题”是一列标题，其中列出了个人名称（例如，先生，夫人，领主等）

我在这里发现了类似的情况，但由于它根本没有达到条件性，因此我无法使其适应我的情况。

这是我最近的尝试（根据此更新的回复）

尝试1

import random

mask_young = (df.Age.isnull()) & (df.Title.isin(Title_Young)) 
df.loc[mask_young, 'Age'] = df.loc[mask_young, 'Age'].apply(lambda x: np.random.randint(0,18))

mask_old = (df.Age.isnull()) & (df.Title.isin(Title_Old)) 
df.loc[mask_old, 'Age'] = df.loc[mask_old, 'Age'].apply(lambda x: np.random.randint(18,65))

mask_all = (df.Age.isnull()) & (df.Title.isin(Title_All)) 
df.loc[mask_all, 'Age'] = df.loc[mask_all, 'Age'].apply(lambda x: np.random.randint(0,65))

结果没有错误，但没有对“年龄”列中的NaN值进行校正

Answer 1

您要屏蔽DataFrame，然后仅对符合条件的DataFrame部分执行操作。

import numpy as np
import pandas as pd

mask1 = (df.Age.isnull()) & (df.Title == 'Master')
df.loc[mask1, 'Age'] = df.loc[mask1, 'Age'].apply(lambda x: np.random.randint(0,18))

如果您确实需要在列表中包含多个标题的功能，则可以通过定义您关心的标题列表然后使用来实现isin。例如：

list1 = ['Master', 'Sir', 'Mr']
mask1 = (df.Age.isnull()) & (df.Title.isin(list1))