Créer un condition avec pandas.isnull

Bonjour,

j'aimerais créer une condition sur une colonne avec la fonction .isnull.

Code:

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import pandas as pd   # Import the excel file fichier = pd.ExcelFile("C:/Users/.../Suivi_Loup.xlsx")   # Load the "PV" sheet as a dataframe df = fichier.parse("PV")   if df['Abrev alpage'].isnull: df['Code Piège'] = df['localisation'] else: df['Code Piège'] = df['Abrev alpage'] + " - " + df['localisation'] print(df)

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J'ai donc une colonne "Abrev alpage" qui contient du texte ou NaN.
J'aimerai créer une colonne "Code piège" en utilisant une condition sur la colonne "Abrev alpage" et obtenir ce résultat

	Alpage	Abrev alpage	N	localisation	Code Piège
0	Bassine	B	1.0	combe corbeau ouest	B - combe corbeau ouest
1	Bassine	B	2.0	grison	B- grison
2	Bassine	B	3.0	combe corbeau grison	B - combe corbeau grison
3	Autre	NaN	4.0	combe corbeau est	combe corbeau est
4	Autre	NaN	5.0	puit	puit

Cependant mon code ne fonctionne pas, soit tout est fait selon la première option (j'ai que df['Code Piège'] = df['localisation']), soit tout est fait selon la deuxième.

Est-il possible d'utiliser une condition avec .isnull ?

Merci pour votre précieuse aide !

Bonjour

Citation:

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Envoyé par JackJackJack

Est-il possible d'utiliser une condition avec .isnull ?

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Bien entendu. On peut utiliser une condition avec tout objet Python puisque tout objet est assimilable à un booléen.

Mais puisque .isnull est une fonction (une méthode) il faut des parenthèses pour demander son exécution. Parce qu'en l'état, tu testes juste si l'objet fonction existe (ce qui est évidemment toujours vrai).

Salut,

Citation:

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Envoyé par JackJackJack

Est-il possible d'utiliser une condition avec .isnull ?

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Pas vraiment.
Lorsque vous "testez" une idée, partez toujours d'un cas simple... et ça commence par lancer l'interpréteur:

Code:

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1 2	>>> import pandas as pd >>> import numpy as np

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créer un dataframe avec ce qu'on souhaite regarder:

Code:

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>>> df = pd.DataFrame(dict(A=[None, 0, 1, None])) >>> df A 0 NaN 1 0.0 2 1.0 3 NaN

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puis regarder ce que sort isnull:

Code:

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>>> df.A.isnull() 0 True 1 False 2 False 3 True Name: A, dtype: bool

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Et comme ce tableau de booléen ne sera vide que si le dataframe est vide, un if df.A.isnull() sera presque toujours vrai et inutilisable pour créer une colonne avec condition sauf à faire une boucle simple. Ce qui est dommage...

Une solution pour faire ça en une ligne est de passer par np.where:

Code:

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>>> df['B'] = np.where(df.A.isnull(), 'X', 'Y') >>> df A B 0 NaN X 1 0.0 Y 2 1.0 Y 3 NaN X >>>

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Il y a d'autres solutions peut être plus adaptées à votre problème (mais chercher un peu sur Internet et décrire son problème en sortant le nez du guidon pour avoir un petit exemple différent du mien et plus proche de ce que vous voulez... est le minimum, là c'est moi qui bosse)

- W