熊猫:根据其他列的值有条件地替换值 - python

我有一个数据框（df），如下所示：

                    environment     event   
time                    
2017-04-28 13:08:22     NaN         add_rd  
2017-04-28 08:58:40     NaN         add_rd  
2017-05-03 07:59:35     test        add_env
2017-05-03 08:05:14     prod        add_env
...

现在，我的目标是对于add_rd列中的每个event，应将NaN列中关联的environment-值替换为字符串RD。

                    environment     event   
time                    
2017-04-28 13:08:22     RD          add_rd  
2017-04-28 08:58:40     RD          add_rd  
2017-05-03 07:59:35     test        add_env
2017-05-03 08:05:14     prod        add_env
...

我到目前为止所做的

我偶然发现df['environment'] = df['environment].fillna('RD')替换了每个NaN（这不是我要查找的内容），pd.isnull(df['environment'])正在检测丢失的值，而np.where(df['environment'], x,y)似乎是我想要的但不起作用。此外，我是否尝试过：

import pandas as pd

for env in df['environment']:
    if pd.isnull(env) and df['event'] == 'add_rd':
        env = 'RD'

缺少索引或某种迭代器来访问event列中的等效值。
我尝试了这个：

df['environment'] = np.where(pd.isnull(df['environment']), df['environment'] = 'RD', df['environment'])

SyntaxError: keyword can't be an expression

这显然没有用。

我看了几个问题，但不能以答案中的建议为基础。 Black's question Simon's question szli's question Jan Willems Tulp's question

那么，如何基于其他列的值替换一列中的值？

参考方案

现在，我的目标是针对事件列中的每个add_rd
环境列中的NaN值应替换为字符串
RD。

根据@Zero的注释，使用pd.DataFrame.loc和布尔索引：

df.loc[df['event'].eq('add_rd') & df['environment'].isnull(), 'environment'] = 'RD'

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