小编Jon*_*nas的帖子

我想计算 pandas 数据框，但某些行包含缺失值。对于那些缺失的值，我想使用不同的算法。可以说：

• 如果 B 列包含值，则从 B 中减去 A
• 如果 B 列不包含值，则从 C 中减去 A

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4], 'b':[1,1,None,1],'c':[2,2,2,2]})
df['calc'] = df['b']-df['a']

结果是：

print(df)
   a    b  c  calc
0  1  1.0  2   0.0
1  2  1.0  2  -1.0
2  3  NaN  2   NaN
3  4  1.0  2  -3.0

方法 1：使用以下方法填充 NaN 行.where：

df['calc'].where(df['b'].isnull()) = df['c']-df['a']

这会导致SyntaxError:无法分配给函数调用。

方法 2：使用以下方法填充 NaN 行.iterrows()：

for index, row in df.iterrows():
    i …

我正在处理一个包含 1000 多行的表，其中两列中的数据已损坏 ( table_corrupted)。幸运的是，我有该表的过时备份，其中这两列完好无损（table_outdated）。所以我想：为什么不只替换这两列中的值并保留其余部分不变？

假设table_corrupted两者table_outdated都有 5 列：

id（整数）、name（文本）、lat（双）、lon（双）、comment（文本）

insert into `table_corrupted` (`lat`,`lon`) 
select `lat`,`lon` from `table_outdated`
WHERE `table_corrupted`.`id` = `table_outdated`.`id`;

...导致此错误：“Where 子句中的未知列 'table_corrupted.id'”

经过一些研究，我发现这是因为 SQL 是从右到左向后计算的。老实说，我没有找到解决方案 - 有什么建议吗？我究竟做错了什么？