如何在pandas中仅对列的空值行使用lambda函数赋值，排查代码不生效问题

• 你使用了链式索引进行赋值操作，这是pandas最常见的赋值不生效场景。df[df['a'].isnull()]['a']的写法属于连续两次索引调用，第一步df[df['a'].isnull()]返回的是原数据集的切片副本，后续对这个副本的a列赋值只会修改临时生成的副本，不会作用到原df上，运行结束后临时副本被回收，所以你看不到数据变化。
• 这种场景通常pandas会抛出SettingWithCopyWarning警告，如果你没看到警告大概率是关闭了对应告警提示。

写法1：用loc替换链式索引（最符合pandas规范） #

loc是pandas专门设计用来修改原数据的索引器，不会生成临时副本：

df.loc[df['a'].isnull(), 'a'] = df[df['a'].isnull()].apply(lambda x: 1 if (x.b==0 and x.c==0) else 0, axis=1)

写法2：用向量化操作替代逐行apply（性能更高，适合大数据量） #

逐行apply效率很低，用逻辑判断的向量化运算可以大幅提升速度：

# 先定位a列空值的行
null_mask = df['a'].isnull()
# 计算满足b和c都为0的条件
value_mask = (df['b'] == 0) & (df['c'] == 0)
# 批量赋值
df.loc[null_mask, 'a'] = (value_mask & null_mask).astype(int)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Akansha