采坑 - 字符串的 "" 与 pd.isnull()

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主要是记录一个采坑的过程. 当字符串 的 " " 和 pandas 中的 " " 不是一个概念 .

需求

一个小伙伴要用 pandas 来处理一个, 表格填充的的问题, 脱敏数据大致是这样的.

现在想取一个 门店 字段, 新增或者覆盖 都可以, 取的逻辑是: "获取 门店 字段的值, 如果是空值, 则选择 店组 字段的值.

咋一看, (不考虑性能, 只管实现哈), 这不简单嘛,都不想考虑用什么 apply, 遍历 DataFrame 的每一行, 然后判断就好了.

踩过过程

通常我是先测试下, 与其说是测试, 其实就是百度下api, 根本就记不住的, 要是没有搜索引擎, 写代码立刻就废掉了.

先来波测试

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame({
    
    "a":[1,2,3,4,5,6],
    "门店": ["甲店", "", "", "丙店", "", "丁店"],
    "店组": ["DD", "", "AA", "", "丁店", ""]
})

print(df)

a   门店      店组
0   1   甲店  DD
1   2       
2   3        AA
3   4   丙店  
4   5        丁店
5   6   丁店  

为了演示方便, 这里选择新增 "新门店"字段, 不覆盖原来的哦 (如果 "门店", 没有值, 就取 "店组" 的值)

for 行号, 行值 in df.iterrows():   
    
    df.loc[行号, "新门店"] =  行值['门店'] or 行值["店组"]
    
print(df)

    a   门店  店组  新门店
0   1   甲店  DD    甲店
1   2           
2   3         AA    AA
3   4   丙店        丙店
4   5         丁店  丁店
5   6   丁店        丁店

测试完美通过, 然后就开始整了.

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采坑 - 字符串的 "" 与 pd.isnull()

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原文地址：https://www.cnblogs.com/chenjieyouge/p/12424000.html