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AmirX
Asked: 2024-08-31 16:49:26 +0800 CST

Por que o fillna não funciona como esperado na versão 2.1.4 do Pandas?

  • 772

Este é meu DataFrame:

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame(
    {
        'a': ['long', 'long', 'short', 'long', 'short', 'short', 'short'],
        'b': [1, -1, 1, 1, -1, -1, 1],
    }
)

A saída esperada é criar a coluna a_1:

        a    b       a_1
0     long   1       long
1     long  -1       long
2    short   1      short
3     long   1       long
4    short  -1       long
5    short  -1       long
6    short   1      short

Lógica:

a_1deve ser criado assim:

df.loc[df.b.eq(-1), 'a_1'] = 'long'
df['a_1'] = df.a_1.fillna(df.a)

Esse problema é realmente estranho. Quando tento, fillnanão funciona. Eu tentei com a versão 1.2.4 do pandas e funcionou, mas com a versão 2.1.4 não funciona. Esta versão é a versão padrão do Colab atualmente e eu executei este código no Colab.

python

2 respostas

  1. Isso funciona bem no Pandas versão 2.2.2, pode ser um bug dessa versão.

    Mas você pode obter o mesmo resultado assim:

    df['a_1'] = df.apply(lambda row: 'long' if row['b'] == -1 else row['a'], axis=1)

    Outra alternativa:

    df.loc[df.b.eq(-1), 'a_1'] = 'long'
df['a_1'] = df['a_1'].combine_first(df['a'])
    • 1
  2. Best Answer

    Isso parece ser causado pelo 2.1.4 gerando NaNs como 'nan' ao criar colunas que são strings com apenas valores parciais. Seja qual for a causa, não é recomendado pelo Pandas atualizar continuamente valores que correspondem a uma declaração condicional. A maskfunção do Pandas é personalizada para essa situação, então use-a.

    df['a_1'] = df['a'].mask(df['b'].eq(-1), 'long')
    • 1

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