我为一个比较笨拙的标题表示歉意，我只是从我的特定问题中获得了更为通用的名称，我认为这是问题的核心。简而言之，我有一个数据框和一个列表，其长度与列数或行数相同。我想用列表中的相应值替换数据框中的notnull值。
这是示例：
输入数据框：
a b c d
a 0.547825 NaN NaN 0.950158
b NaN 0.663845 0.529115 NaN
c NaN NaN NaN 0.685002
d NaN 0.791249 0.574452 0.734804
输入清单：
[1, 2, 3, 4]所需的输出：
a b c d
a 1 NaN NaN 4
b NaN 2 3 NaN
c NaN NaN NaN 4
d NaN 2 3 4
目前这是我的代码：
frame = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4),index=['a','b','c','d'], columns=['a','b','c','d'])
frame = np.asarray(frame)
frame[frame<0.5] = np.nan
frame = pd.DataFrame(frame,index=['a','b','c','d'], columns=['a','b','c','d'])
result = np.zeros((4,4))
result = pd.DataFrame(result, index=['A','B','C','D'], columns=['A','B','C','D'])
Somenums = [1,2,3,4]
for i, col in enumerate(frame.columns.values):
print frame[col]
print np.isfinite(frame[col])
mask = frame.ix[np.isfinite(frame[col]),col]
print mask
print Somenums[mask]
result.iloc[:,i] = Somenums[mask]
print result
但我收到：
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-c95f4f5ee05b> in <module>()
24 mask = frame.ix[np.isfinite(frame[col]),col]
25 print mask
---> 26 print Somenums[mask]
27 result.iloc[:,i] = Somenums[mask]
28 print result
TypeError: list indices must be integers, not Series
如何正确索引/正确应用面罩？
最佳答案
由于“掩码”是数据系列而不是索引或布尔值，因此似乎发生了错误。我可以想到的一种方法是执行以下操作，而不是执行for循环：
idx = frame.notnull()
result = idx * Somenums
result[~idx] = None
如果您不介意用零代替输出中的nan，则可以执行以下操作：
result = frame.notnull() * Somenums
关于python - 用列表中的值替换pandas数据框中的notnull值/如何获取notnull值的索引/ bool 索引的实现，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/42965948/