Выборочная замена NaN с использованием значений столбца

Question

У меня есть фрейм данных:

   GType   BNM  XXCV  COO
0  CAT1  WERT   NaN  NaN
1  CAT3  FRGT   NaN  NaN
2  CAT3   NaN   NaN  NaN
3  CAT2   NaN   NaN  NaN

Мне нужно выборочно заменить NaN s пробелом или текстом "vvv", используя GType.

У меня естьследующий фрагмент кода:

list1 = ['CAT1','CAT2']
mask = (df.COO.isnull()|df.BNM.isnull()|df.XXCV.isnull()) & (df.GType.isin(list1))
df.loc[mask, ('COO',  'BNM', 'XXCV')] = df.loc[mask, ('COO', 'XXCV', 'BNM'].replace('NaN', '')

list12 = ['CAT3']
mask12 =df.COO.isnull()|df.BNM.isnull())& (df.GType.isin(list12))
df.loc[mask12, ('COO',  'BNM')] = df.loc[mask12, ('COO', 'BNM')].replace('NaN', '')

Он запускает и изменяет элементы GType в list1 и оставляет их в list12.На данный момент я получаю:

   GType   BNM XXCV  COO
0  CAT1  WERT          
1  CAT3  FRGT  NaN  NaN
2  CAT3   NaN  NaN  NaN
3  CAT2   NaN

Мой желаемый результат будет:

   GType   BNM XXCV  COO
0  CAT1  WERT          
1  CAT3  FRGT  NaN  
2  CAT3         NaN 
3  CAT2   

Где я ошибаюсь?

Answer 1

это должно сработать

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'GType': ['CAT1', 'CAT3', 'CAT3', 'CAT2'],
    'BNM': ['WERT', 'FRGT', None, None],
    'XXCV': [None, None, None, None],
    'COO': [None, None, None, None],
})

to_nan_xxcv = (df.XXCV.isnull()) & (df.GType.isin(['CAT1', 'CAT2']))
to_nan_rest = (df.COO.isnull() | df.BNM.isnull())
df.loc[to_nan_xxcv, 'XXCV'] = df.loc[to_nan_xxcv, 'XXCV'].fillna('')
df.loc[to_nan_rest, ('COO', 'BNM')] = df.loc[to_nan_rest, ('COO', 'BNM')].fillna('')
print(df)

to_nan_xxcv отфильтрует только то, что вы хотите, а остальное заменит независимо на GType, что, очевидно, то, что вы хотели, исходя из желаемого результата,Также вы можете заменить на vvv, позвонив .fillna('vvv')