Как мне проверить ячейку, если NaN с pandas? - PullRequest
Новая
       116

Как мне проверить ячейку, если NaN с pandas?

0 голосов
/ 09 мая 2020

Я новичок в Pandas. Я хочу управлять файлом Excel и подсчитывать метры строительного объекта (RR) с размером (D) = 160 мм.

Как я могу получить значение в столбце «IsoOf» из ячейки в ряд for-slice? df.loc[filt, 'IsoOf'].isnull().values.any() == True

Пример

Строка с 'RR' '160' = Индекс 10,12,15,65,70 .... df.loc[filt, 'IsoOf'].isnull().values.any() == True проверяет каждый раз, когда строка 0 имеет нет ссылки на Slice

где я могу установить элемент «row» (i) для проверки правильного индекса? Как df.loc[filt, 'IsoOf'].isnull(row).values.any() == True

import pandas as pd

#Open file
df = pd.read_excel('Bauteilliste.xlsx')

#edit the display option on jupyter
pd.set_option('display.max_columns', 75)

#Filter 
# 1. All Elements with the ID R-R and the dimension 160mm
filt = (df['KZ'] == 'R-R') & (df['D'] == 160)
#Calculate all the Elements
counter_lenght = 0  #Without Isaltion
counter_lenght_isolation = 0 #With Isaltion

#Get throut every row with the filt filter
for row in df.loc[filt, 'L']:
       #PROBLEM: What todo taht .isnull get the same id from row??
       #It only checks the value .isnull from the index 0 not from the filtered row 
   if df.loc[filt, 'IsoOf'].isnull().values.any() == True:
       counter_lenght = counter_lenght + row
   else:
       counter_lenght_isolation = counter_lenght_isolation + row

print(counter_lenght)
print(counter_lenght_isolation)

Скриншот из Jupyter Notebook

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 10 мая 2020

Я нашел решение своей проблемы. Я отфильтрую строки двумя разными фильтрами. 

import pandas as pd


df = pd.read_excel('Bauteilliste.xlsx')

pd.set_option('display.max_columns', 75)

# Filter settings
filt_with_isolation = (df['KZ'] == 'R-R') & (df['D'] == 160) & (df['IsoOf'].isna() == False)
filt_without_isolation = (df['KZ'] == 'R-R') & (df['D'] == 160) & (df['IsoOf'].isna() == True)

# counting the meters
counter_with_isolation = 0
counter_without_isolation = 0 

# for-Slice, get Elements with isolation
for row in df.loc[filt_with_isolation, 'L']:
    counter_with_isolation = counter_with_isolation + row

for row in df.loc[filt_without_isolation, 'L']:
    counter_without_isolation = counter_without_isolation + row

print(counter_with_isolation)
print(counter_without_isolation)

Output:

6030.0
41050.0
0 голосов
/ 09 мая 2020

Попробуйте что-то вроде этого: 

import pandas as pd

#Open file
df = pd.read_excel('Bauteilliste.xlsx')

#edit the display option on jupyter
pd.set_option('display.max_columns', 75)

#Filter 
# 1. All Elements with the ID R-R and the dimension 160mm
filt = (df['KZ'] == 'R-R') & (df['D'] == 160)
#Calculate all the Elements
counter_lenght = 0  #Without Isaltion
counter_lenght_isolation = 0 #With Isaltion

#Get throut every row with the filt filter
for row in df.loc[filt, 'L'].iterrows():
       #PROBLEM: What todo taht .isnull get the same id from row??
       #It only checks the value .isnull from the index 0 not from the filtered row 
   if not row[1]['IsoOf']:
       counter_lenght = counter_lenght + row
   else:
       counter_lenght_isolation = counter_lenght_isolation + row

print(counter_lenght)
print(counter_lenght_isolation)
...