创建列以跟踪另一列中的缺失值 - python

我正在添加一个模拟数据框来举例说明我的问题。

我有一个大的数据框，其中某些列缺少值。
我想创建一些额外的布尔列，其中1对应于该行中的不丢失值，0对应于丢失的值。

names = ['Banana, Andrew Something (Maria Banana)', np.nan, 'Willis, Mr. Bruce (Demi Moore)', 'Crews, Master Terry', np.nan]

room = [100, 330, 212, 111, 222]

hotel_loon = {'Name' : pd.Series(names), 'Room' : pd.Series(room)}

hotel_loon_df = pd.DataFrame(hotel_loon)

在另一个我在stack overflow上发现的问题中，它们非常透彻，而且清楚如何继续跟踪所有缺少值但不是特定值的列。
我尝试了该代码的一些变体（即使用where），但是创建所需的内容却失败了：

                                       Name Room Name_present Room_present
0   Banana, Andrew Something (Maria Banana) 100             1            1 
1                                      NaN  330             0            1
2          Willis, Mr. Bruce (Demi Moore)   212             1            1
3                    Crews, Master Terry    111             1            1
4                                    NaN    222             0            1

谢谢您的宝贵时间，我相信最终这将是微不足道的，但是由于某些原因，我陷入了困境。

参考方案

您可以将.isnull()用于您的案例，并将类型从bool更改为int：

hotel_loon_df['Name_present'] = (~hotel_loon_df['Name'].isnull()).astype(int)
hotel_loon_df['Room_present'] = (~hotel_loon_df['Room'].isnull()).astype(int)

Out[1]: 
                                      Name  Room  Name_present  Room_present
0  Banana, Andrew Something (Maria Banana)   100             1             1
1                                      NaN   330             0             1
2           Willis, Mr. Bruce (Demi Moore)   212             1             1
3                      Crews, Master Terry   111             1             1
4                                      NaN   222             0             1

~表示相反的意思，或者不是。

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