对pandas数据判断是否为NaN值的方法详解


						实际项目中有这样的需求，将某一列的值，映射成类别型的数据，这个时候，需要我们将范围等频切分，或者等距切分。

具体的做法可以先看某一些特征的具体分布情况，然后我们选择合适的阈值进行分割。





def age_map(x):

 if x < 26:

  return 0

 elif x >=26 and x <= 35:

  return 1

 elif x > 35 and x <= 45:

  return 2

 elif pd.isnull(x): #判断是否为NaN值，== 和in 都无法判断

  return 3

 else:

  return 4



也就是用pandas自带的函数来表示：





pd.isnull(x) 



最后我们可以应用map函数：





data['age'] = data['birth_year'].map(age_map)



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