pandasの欠損値以外を1に変える方法

Question

pandasのリストを作成したのですが、欠損値以外は文字が表示されています。
欠損値を0に変えたあと、文字を全て1に変える処理をしたいのですが、どのようにして欠損値以外を指定できるのでしょうか？

dateFrame()内で指定できたりするのでしょう
か？よろしくお願いします。

applymap()を使えばいいのでしょうか？

Comments

[can110]

「pandasのリスト」というのがどのような形をしているのか例示されると的確な回答得られやすいかと思います。

[trafalbad]

追加で質問があります。よろしくお願いします

Answer 1

.notnull()で欠損値以外を検索し、.fillna()で欠損値を指定した値で埋め込むことができます。
下記の例は欠損値以外を1に置き換えた後、欠損値を0に置き換えています。

import pandas as pd
from numpy import nan

df = pd.DataFrame([['a', nan], [nan, 'b']])
df[df.notnull()] = 1
df.fillna(0, inplace=True)

Comments

[trafalbad]

大変参考になりました。ありがとうございます。

Answer 2

質問本文にて例を示す？画像URLのリンクが切れているようですが。

func関数にてNaNかどうかでセットする値を変えます。

import pandas as pd
from numpy import nan as NA

def func(x):
    if x == x: # not NaN
        return 1
    return 0   # NaN

df = pd.DataFrame({ "num":[0, NA, 1],"str":["",NA,"a"]})
print(df)
print(df.applymap(func))

結果

   num  str
0  0.0     
1  NaN  NaN
2  1.0    a
   num  str
0    1    1
1    0    0
2    1    1

Comments

[trafalbad]

追加で質問があります。このfuncの効果を特定の列に対してだけ無効にする方法はありますか？
例えばここではnumかstrのいずれかの列だけ1にする効果を無効にする方法です。
追加になってしまい申し訳ありませんが、よろしくお願いします

[can110]

追加で質問がある場合は、この質問の（他の方も含め）回答を踏まえた上で、自身で試したことを提示したうえで別途質問を立てたほうがよいかと思われます。