У меня есть DataFrame (20 тыс. строк) с двумя столбцами, которые я хотел бы обновить, если первая запись строки столбца (широта) имеет значение NaN. Я хотел использовать приведенный ниже код, поскольку это может быть быстрый способ сделать это, но я не уверен, как обновить эту строку msk = [isinstance(row, float) для строки в df['latitude'].tolist( )], чтобы получить только строки NaN. Столбец широты, который я проверяю, является плавающим, поэтому эта строка кода возвращает все строки.
def boolean_mask_loop(df):
msk = [isinstance(row, float) for row in df['latitude'].tolist()]
out = []
for target in df.loc[msk, 'address'].tolist():
dict_temp = geocoding(target)
out.append([dict_temp['lat'], dict_temp['long']])
df.loc[msk, ['latitude', 'longitude']] = out
return df
У меня есть DataFrame (20 тыс. строк) с двумя столбцами, которые я хотел бы обновить, если первая запись строки столбца (широта) имеет значение NaN. Я хотел использовать приведенный ниже код, поскольку это может быть быстрый способ сделать это, но я не уверен, как обновить эту строку msk = [isinstance(row, float) для строки в df['latitude'].tolist( )], чтобы получить только строки NaN. Столбец широты, который я проверяю, является плавающим, поэтому эта строка кода возвращает все строки.
[code]def boolean_mask_loop(df):
msk = [isinstance(row, float) for row in df['latitude'].tolist()]
out = [] for target in df.loc[msk, 'address'].tolist(): dict_temp = geocoding(target) out.append([dict_temp['lat'], dict_temp['long']])
Мобильная версия