如何根據(jù)定義的條件交換數(shù)據(jù)框中的值？鑒于：DF[['Exchange','predictions']]Exchange predictions0 PINK <UNK>1 PINK <UNK>2 PINK <UNK>3 PINK <UNK>4 PINK <UNK>... ... ...490541 NASDAQ PINK490542 NaN PINK490543 NASDAQ PINK490544 NaN PINK490545 NASDAQ PINK僅當(dāng) Exchange 值為 NaN 并且預(yù)測值不是 < UNK > 時，我才希望將 Exchange 替換為預(yù)測中的值。
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幕布斯6054654
TA貢獻(xiàn)1876條經(jīng)驗 獲得超7個贊
讓我們嘗試fillna部分條件Series
df.Exchange.fillna(df.loc[df['predictions'].ne('<UNK>'), 'predictions'], inplace=True)
df
Out[210]:
Exchange predictions
0 PINK <UNK>
1 PINK <UNK>
2 PINK <UNK>
3 PINK <UNK>
4 PINK <UNK>
... ...
490541 NASDAQ PINK
490542 PINK PINK
490543 NASDAQ PINK
490544 PINK PINK
490545 NASDAQ PINK
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