我的熊貓資料框中有一堆零。我想用函式回傳的值替換它們。我正在使用fillna. 這是我的可重復性代碼的簡化版本：
import pandas as pd
import numpy as np
def replace(x):
v = x * 2
return v
df = pd.DataFrame({'col1': [1,np.nan,0],
'col2': [1,2,3]
})
df['col1'].replace(0, value returned by replace function)
理想情況下，我想使用 lambda 來做到這一點。這是我對 NaN 的處理方式：
df['col1'].fillna(df.apply(lambda x: replace(x.col2), axis=1), inplace=True)
uj5u.com熱心網友回復：
apply 可以采用您希望使用的 lambda 函式：
df['col1'] = df.apply(lambda x: x['col2']*2 if x['col1'] == 0 else x['col1'], axis=1)
uj5u.com熱心網友回復：
通常，如果要將 DataFrame 中的特定值替換為簡單函式回傳的值，可以使用pd.DataFrame.where()。
用以下結果替換 DataFrame 中的所有 0 replace()：
new_df = df.where( df != 0, replace( df ) )
只要條件為真（在這種情況下，df 不等于 0），函式保持原來的值，只要條件為假（在這種情況下，df 等于 0），函式就回傳 的結果replace()。
where() 函式也可以應用于單個系列。要使用您的功能：
df["col1"] = df["col1"].where( df["col1"] != 0, replace( df["col1"] ) )
要替換的值col2與replace()其中col1等于零：
df["col2"] = df["col2"].where( df["col1"] != 0, replace( df["col2"] ) )
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