我有一個資料集如下
ID A1 A2
0 A123 1234
1 1234 5568
2 5568 NaN
3 Zabc NaN
4 3456 3456
5 3456 3456
6 NaN NaN
7 NaN NaN
意圖是遍歷每一列（A1 和 A2），確定兩列在第 6 行和第 7 行中的空白位置，創建一個新列并將其分類為“A1 和 A2 均為空白”
我使用了下面的代碼，
df['Z_Tax No Not Mapped'] = np.NaN
df['Z_Tax No Not Mapped'] = np.where((df['A1'] == np.NaN) & (df['A2'] == np.NaN), 1, 0)
但是，輸出將新列“Z_Tax No Not Mapped”下的所有行都捕獲為 0，但資料具有兩列均為空白的實體。不知道我在哪里犯了過濾這種情況的錯誤。
注意：A1 和 A2 列有時是字母數字或只是數字
想法是將類別放在單獨的列中作為“ID 未更新”或“ID 已更新”，以便通過在“ID 未更新”上放置一個簡單的過濾器，我們可以識別兩列中為空白的案例
幫助將不勝感激。
uj5u.com熱心網友回復：
利用：
df['Z_Tax No Not Mapped'] = np.where(df[['A1','A2']].isna().all(axis=1),
'Both A1 and A2 are blank',
'')
uj5u.com熱心網友回復：
df.loc[df.isna().all(axis=1), "Z_Tax No Not Mapped"] = "Both A1 and A2 are blank"
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標籤：python-3.x 熊猫 数据框 麻木的 类别
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