条件付きでパンダ

私は2つのフィールド出口のタイプの基本的なデータ検索をしていますではNaNを見つける方法：条件付きでパンダ

array(['Supermarket Type1', 'Grocery Store', 'Supermarket Type3', 
     'Supermarket Type2'], dtype=object)

Outlet_Size：次のように私はいくつかの洞察を見出した

array(['Medium', nan, 'Small', 'High'], dtype=object)

： Outlet_TypeがGroceryストアの場合、常に小さなOutlet_Sizeになります。

Outlet_sizeのOutlet_type = Grocery storeにあるNanの一部を記入するために、この情報を使用します。

誰かが私を助けることができますか、条件はFillnaでどうすれば使用できますか？

出典

2017-02-09 ashish jagani

ようこそStackOverflow。この記事を読むには、[素晴らしいパンダの例を提供する方法]（http://stackoverflow.com/questions/20109391/how-to-make-good-reproducible-pandas-examples）と[最小で完全で検証可能な例]（http://stackoverflow.com/help/mcve）を提供し、それに応じて質問を修正してください。良い質問をする方法（http://stackoverflow.com/help/how-to-ask）も役立つかもしれません。 – jezrael

df.iloc[np.where(df.Outlet_type == 'Grocery Store'), 'Outlet_Size'] = 'Small'

出典

2017-02-09 16:33:23

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