Используйте np.where для создания списка с одинаковым количеством элементов, но разным содержимым. ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть фрейм данных pandas, значение которого иногда получает значение NA. Я хочу заполнить этот столбец списком строк той же длины, что и другой столбец:
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"a": ["one", "two"],
"b": ["three", "four"],
"c": [[1, 2], [3, 4]],
"d": [[5, 6], np.nan]})




a
b
c
d




один
три
[1, 2]
[5, 6]


два
четыре
[3, 4]
Нет
< /tr>


и я хочу, чтобы это стало



a
b
c
d




один
три
[1, 2]
[5, 6]


два
четыре< /td>
[3, 4]
[no_value, no_value]



Я пробовал
df["d"] = np.where(df.d.isna(),
['no_value' for element in df.c],
df.d)

и
df["d"] = np.where(df.d.isna(),
['no_value'] * len(df.c),
df.d)

но оба не работают. У кого-нибудь есть идеи?
РЕШЕНИЕ:
Я немного скорректировал ответ Пола, чтобы:
df[‘d‘] = np.where(df.d.isna(),
pd.Series([['no_value'] * len(lst) for lst in df.c]),
df.d))


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/791 ... ent-conten