我得到了這個資料框：
Df = pd.DataFrame({'TIPOIDPRESTADOR': ['CC', 'NI', 'CE', 'RS'],
'Levels': [0, 1, np.nan, np.nan]
})
| TIPOIDPRESTADOR | Levels |
| -------- | -------- |
| CC | 0 |
| NI | 1 |
| CE | NaN |
| RS | NaN |
如果 netx 行是 nan，則想要創建一個回圈，給定列“Levels”的最大值（在本例中為 1），然后傳遞該列的最大值加 1，依此類推
所需的輸出應該是這樣的：
Desired_Output = pd.DataFrame({'TIPOIDPRESTADOR': ['CC', 'NI', 'CE', 'RS'],
'Levels': [0, 1, 2, 3]
})
| TIPOIDPRESTADOR | Levels |
| -------- | -------- |
| CC | 0 |
| NI | 1 |
| CE | 2 |
| RS | 3 |
我試影像這樣使用 iterrows
for row in Df.iterrows():
Max_value = float(max(Df[["TIPOIDPRESTADOR"]))
Df['TIPOIDPRESTADOR'] = np.where(Df["TIPOIDPRESTADOR"].isna()==True, Max_value 1, Df["TIPOIDPRESTADOR"])
Max_value = Max_value 1
但我得到這樣的東西：
| TIPOIDPRESTADOR | Levels |
| -------- | -------- |
| CC | 0 |
| NI | 1 |
| CE | 2 |
| RS | 2 |
我知道這是一項簡單的任務，但它真的讓我很苦惱
非常感謝您的幫助
uj5u.com熱心網友回復：
您是在TIPOIDPRESTADORcolumn 而不是 on 上執行操作Levels（假設這些是拼寫錯誤，否則您將不會得到結果），并且np.where()在回圈中使用時，您可能NaN在第一次迭代中填充了所有值，之后就沒有什么可更新的了。
嘗試這個：
for i, row in Df.iterrows():
if pd.isna(row['Levels']) == True:
Df.loc[i, 'Levels'] = Df['Levels'].max() 1
else:
pass
Df
輸出：
TIPOIDPRESTADOR Levels
0 CC 0.0
1 NI 1.0
2 CE 2.0
3 RS 3.0
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標籤：Python熊猫循环
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