python - 如何基于其他列的某些值替换列的nan值

我有两列，col1指受教育程度，col2指他们的工作。
col2具有一些nan值，因此我想根据第1列的值替换此nan值。
例如，如果col1 ='bachelor'，则col2必须为='teacher'
如果col1 ='high school'，那么col2 ='actor'..依此类推，我有7个不同的col1值。

我试图创建一个像这样的函数：

def rep_nan(x):
    if x['col1']=='bachelor':
        x['col2']='teacher'
    elif x['col1']=='blabla':
        x['col2']='blabla'
    .....
    elif x['col1']='high school':
        x['col2']='actor'

然后我将其应用于数据集：

df.apply(rep_nan,axis=1)

但结果是无列

错误在哪里？或者我该怎么做？

最佳答案

您可以在此处制作字典：

rep_nan = {
    'bachelor': 'tacher',
    'blabla': 'blabla',
    'high school': 'actor'
}

然后我们可以将nan值替换为：

df.loc[df['col2'].isnull(), 'col2'] = df[df['col2'].isnull()]['col1'].replace(rep_nan)

例如：

>>> df
          col1   col2
0     bachelor   None
1     bachelor  clown
2       blabla   None
3  high school   None
>>> df.loc[df['col2'].isnull(), 'col2'] = df[df['col2'].isnull()]['col1'].replace(rep_nan)
>>> df
          col1    col2
0     bachelor  tacher
1     bachelor   clown
2       blabla  blabla
3  high school   actor

关于python - 如何基于其他列的某些值替换列的nan值，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/57745212/