Запрос ss = df.query('@x in name and year_of_release == @n').index возвращает пустой фрейм

Question

RangeIndex: 16715 entries, 0 to 16714
Data columns (total 11 columns):
name               16713 non-null object
platform           16715 non-null object
year_of_release    16446 non-null float64
genre              16713 non-null object
na_sales           16715 non-null float64
eu_sales           16715 non-null float64
jp_sales           16715 non-null float64
other_sales        16715 non-null float64
critic_score       8137 non-null float64
user_score         10014 non-null object
rating             9949 non-null object
dtypes: float64(6), object(5)
memory usage: 1.4+ MB
None

Хочу подставить год в year_of_release, если в нем NaN и в name входит год.

Пишу цикл:

    n = np.nan
    for year in range(2000, 2018):
        x = str(year)
        ss = df.query('@x in name and year_of_release == @n').index
        df.loc[ss, 'year_of_release'] = year - 1

Запрос ss выдает пустой список индексов. Хотя доподлинно известно, есть в названиях года и в тех же строках есть значения NaN столбце годов.

Например, вот такая строка:

name             platform     year_of_release
Madden NFL 2004  PS2                      NaN

Answer 1

"Прелесть" NaN в том, что он не равен самому себе, поэтому сравнение column == NaN не сработает:

In [73]: np.nan == np.nan
Out[73]: False

Но этим же фактом можно воспользоваться себе на пользу, т.к. единственной причиной когда значение в столбце не равно самому себе это когда это значение NaN:

ss = df.query('@x in name and year_of_release != year_of_release').index
# --------------------------> ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

Т.е.

df.query('year_of_release != year_of_release')

эквивалентно следующему условию в SQL:

WHERE year_of_release IS NULL

Answer 2

Еще один вариант:

In [36]: df
Out[36]:
              name platform  year_of_release
0  Madden NFL 2004      PS2              NaN
1              NFL      PS2           2017.0

In [37]: res = df.loc[df["name"].str.contains("NFL") & df["year_of_release"].isna()].index

In [38]: res
Out[38]: Int64Index([0], dtype='int64')

БЛОГ НА HUSL

Запрос ss = df.query('@x in name and year_of_release == @n').index возвращает пустой фрейм

Ответы (2 шт):