Empresas
Empregos
  • Sobre nós
  • Soluções
    • Publicação de vagas
      Publique sua vaga e receba candidatos qualificados em 48h.
    • Avaliações de candidatos
      Mais de 500 testes técnicos e psicológicos, mais anti-fraude.
    • Headhunting
      Busca executiva personalizada do início ao fim.
    • Folha de Pagamento + EOR
      Dispersão de folha e EOR em mais de 15 países da LATAM.
  • Preços
  • Empregos

0

384
Visualizações
Fillna si todos los valores de una columna son nulos en pandas

Tengo que llenar una columna solo si todos los valores de esa columna son nulos. por ejemplo c

 df = pd.DataFrame(data = {"col1":[3, np.nan, np.nan, 21, np.nan], "col2":[4, np.nan, 12, np.nan, np.nan], "col3":[33, np.nan, 55, np.nan, np.nan], "col4":[np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]}) >>> df col1 col2 col3 col4 0 3.0 4.0 33.0 NaN 1 NaN NaN NaN NaN 2 NaN 12.0 55.0 NaN 3 21.0 NaN NaN NaN 4 NaN NaN NaN NaN

En el ejemplo anterior, tengo que reemplazar los valores de col4 con 100 ya que todos los valores son nulos/NaN.

Así que para el ejemplo anterior. Tengo que obtener la salida como se muestra a continuación.

 col1 col2 col3 col4 0 3.0 4.0 33.0 100 1 NaN NaN NaN 100 2 NaN 12.0 55.0 100 3 21.0 NaN NaN 100 4 NaN NaN NaN 100

Intenté usar el siguiente comando. Pero reemplaza los valores de una columna solo si contiene al menos 1 valor no nan

df.where(df.isnull().all(axis=1), df.fillna(100), inplace=True)

¿Podría por favor decirme cómo hacer esto?

Gracias

over 4 years ago · Santiago Trujillo
3 Respostas
Responde à pergunta

0

Advertencia : después de que OP modificó la pregunta y dio más detalles sobre el resultado esperado exacto, esta respuesta ya no es válida.

Casi lo tienes ;)

 df['col4'] = df['col4'].mask(df.isnull().all(axis=1), 100)

Tus errores:

  • usaste where , por lo que deberías haber invertido tu condición (utilicé mask como alternativa)
  • solo necesitas un escalar como reemplazo
  • solo necesitabas aplicar la operación en 'col4'

producción:

 col1 col2 col3 col4 0 3.0000 4.0000 33.0000 NaN 1 NaN NaN NaN 100.0000 2 NaN 12.0000 55.0000 NaN 3 21.0000 NaN NaN NaN 4 NaN NaN NaN 100.0000
over 4 years ago · Santiago Trujillo Relatório

0

Usa indexing :

 df.loc[:, df.isna().all()] = 100 print(df) # Output: col1 col2 col3 col4 0 3.0 4.0 33.0 100.0 1 NaN NaN NaN 100.0 2 NaN 12.0 55.0 100.0 3 21.0 NaN NaN 100.0 4 NaN NaN NaN 100.0
over 4 years ago · Santiago Trujillo Relatório

0

Este comando debería ayudar:

 df.loc[:, df.isnull().all(axis=0)] = 100

Producción:

 col1 col2 col3 col4 0 3.0 4.0 33.0 100.0 1 NaN NaN NaN 100.0 2 NaN 12.0 55.0 100.0 3 21.0 NaN NaN 100.0 4 NaN NaN NaN 100.0
over 4 years ago · Santiago Trujillo Relatório
Responde à pergunta
Encontrar trabalhos remotos

Descubra a nova forma de encontrar um emprego!

melhores empregos
Principais categorias de trabalho
Empresas
Postar vaga Preços Comercial
Jurídico
Termos e Condições Política de privacidade
© 2026 PeakU Inc. All Rights Reserved.
Andres GPT
Recomende algumas ofertas para mim
Preciso de ajuda