Вот мой код:
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({ 'var1': ['a', 'b', 'c',np.nan, np.nan],
'var2': [1, 2, np.nan , 4, np.nan]
})
conditions = [
(not(pd.isna(df["var1"]))) & (not(pd.isna(df["var2"]))),
(pd.isna(df["var1"])) & (pd.isna(df["var2"]))]
choices = ["No missing", "Both missing"]
df['Result'] = np.select(conditions, choices, default=np.nan)
Вывод:
File "C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1478, in __nonzero__
f"The truth value of a {type(self).__name__} is ambiguous. "
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
Проблема со строкой (not(pd.isna(df["var1"]))) & (not(pd.isna(df["var2"]))). Эта строка должна выдавать TRUE, когда оба значения var1 и var2 не являются значениями NaN. Проблема здесь с отрицанием, потому что с условиями без отрицания проблем нет.
Вопрос: Как можно исправить строку (not(pd.isna(df["var1"]))) & (not(pd.isna(df["var2"]))) так, если в обоих случаях var1 и var2 не NaN значение, которое должно дать условие TRUE?