For 循环查找 Pandas 中不是 NaN 的值

Question

我正在尝试创建一个语句，如果我的数据框中的对象不是 na 并且 Book_Status 为 True，则继续执行下一个任务。但是，当我尝试这样做时，我得到“浮动”对象没有属性“notna”。

我已经研究过 np.where，但这似乎是用来创建列的？

示例数据框

name       quote id       Book_Status
Park       foobar300      False
Bus        NaN            False
Car        NaN            False

下面是我的代码，它给出了我的错误

def BookEvent(df):
    y = 0
    for i in range(len(df_parking.index)):
        if df['quote id'][y].notna() & df['Book_Status'][y] == False:
          # Then do something unrelated to this df

Answer 1

在您使用标量的解决方案中，因此需要 pd.notna 而 & 使用 and，但此循环解决方案很慢：

if pd.notna(df['quote id'][y]) and df['Book_Status'][y] == False:

但在 pandas 中使用像这样的蒙版更好/更快：

mask = df['quote id'].notna() & ~df['Book_Status']
df['new'] = np.where(mask, 10, 20)

print (df)
   name   quote id  Book_Status  new
0  Park  foobar300        False   10
1   Bus        NaN        False   20
2   Car        NaN        False   20

For 循环查找 Pandas 中不是 NaN 的值

For loop finding values that are not NaN in Pandas

python

null

pandas