我在 Python 中有 Pandas 資料框，如下所示：
NR
--------
910517196
921122192
NaN
通過使用下面的代碼，我嘗試根據上面資料框中的 NR 列計算年齡（下面的代碼如何作業無關緊要，我知道它是正確的 - 簡單地說，我采用 6 個第一個值來計算年齡，因為例如 910517 是1991-05-17 :))：
df["age"] = (ABT_DATE - pd.to_datetime(df.NR.str[:6], format = '%y%m%d')) / np.timedelta64(1, 'Y')
我的問題是：我可以修改上面的代碼以僅使用資料框中“NR”列中的 NOT NaN 值來計算年齡，但有些值是 NaN。
我的問題是：如何修改我的代碼以便僅計算列“NR”中的這些行，其中不是 NaN ？
因此，我需要類似下面的內容，所以我只需要暫時忽略 NaN 行，并且在 NR 列中存在 NaN 的情況下，在計算的年齡列中也插入一個 NaN：
NR age
------------------
910517196 | 30
921122192 | 29
NaN | NaN
我怎樣才能在 Python Pandas 中做到這一點？
uj5u.com熱心網友回復：
df['age']=np.where(df['NR'].notnull(),'your_calculation',np.nan)
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