python gatherDataFrame.loc[]获取gatherDataFrame中店铺和规格编码为NaN的数据，并替换成“巨益不存在此单”，在gatherDataFrame中更新

您可以使用以下代码来获取店铺和规格编码为NaN的数据，并替换成“巨益不存在此单”，在gatherDataFrame中更新：

gatherDataFrame.loc[(gatherDataFrame['店铺'].isnull()) & (gatherDataFrame['规格编码'].isnull()), '店铺'] = '巨益不存在此单'

这行代码使用了 Pandas 中的 loc 方法来定位符合条件的数据，并使用赋值语句将“巨益不存在此单”赋值给它们的“店铺”列。请确保先导入 Pandas 库。

相关问题

python df.loc[]获取df中店铺和规格编码为NaN的数据，并替换成“巨益不存在此单”

可以使用如下的代码实现：

df.loc[(df['店铺'].isna()) & (df['规格编码'].isna()), ['店铺', '规格编码']] = '巨益不存在此单'

这行代码中，我们先使用逻辑运算符 & 对两个条件进行“与”操作，筛选出店铺和规格编码都为 NaN 的行。然后使用 loc 方法定位到这些行，并将“店铺”和“规格编码”这两列的值替换为“巨益不存在此单”。

python 只筛选csv文件某一列数据在某个范围中的值，不在此范围记为NAN其他列不变

可以使用 pandas 库来实现这个功能。首先，读取 csv 文件并将其转换为 pandas 的 DataFrame 对象：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

假设要筛选第二列数据在 10 到 20 之间的行，可以使用以下代码：

mask = (df.iloc[:, 1] >= 10) & (df.iloc[:, 1] <= 20)
df.loc[mask, 1] = df.loc[mask, 1]  # 不在范围内的值设为 NAN

其中，`iloc[:, 1]` 表示选取所有行的第二列数据，`loc[mask, 1]` 表示选取符合条件的行的第二列数据。`&` 表示逻辑与运算，生成一个布尔型的掩码（mask），用于选取符合条件的行。最后一行代码将不在范围内的值设为 NAN。

关于 lua closure factory 的完整代码，可以参考以下示例：

function make_adder(x)
    return function(y)
        return x + y
    end
end

add5 = make_adder(5)
print(add5(3))  -- 输出 8

这个函数接受一个参数 x，返回一个闭包，闭包中包含一个参数 y，返回 x+y 的结果。调用 make_adder(5) 返回一个闭包 add5，调用 add5(3) 返回 8。

至于中文加密，有很多种加密方式，比如简单替换、置换、移位等。以下是一个简单的置换加密示例：

def encrypt(text, key):
    result = ''
    for c in text:
        if c.isalpha():
            offset = ord('a') if c.islower() else ord('A')
            index = (ord(c) - offset + key) % 26
            result += chr(index + offset)
        else:
            result += c
    return result

def decrypt(text, key):
    return encrypt(text, -key)

text = 'Hello, world!'
key = 3
encrypted = encrypt(text, key)
print(encrypted)  # 输出：Khoor, zruog!
decrypted = decrypt(encrypted, key)
print(decrypted)  # 输出：Hello, world!

这个示例中，encrypt 函数接受两个参数：要加密的文本和密钥。它遍历文本中的每个字符，如果是字母，则将其转换为 0-25 的数字，加上密钥，再转换回字母。如果不是字母，则直接保留。decrypt 函数则是 encrypt 函数的逆操作，将密钥取反即可。