Pandas：根据其他列值有条件地替换值

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
...

现在我的目标是每个人add_rd in the event列，相关的NaN- 中的值environment列应替换为字符串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
...

到目前为止我做了什么

我偶然发现df['environment'] = df['environment].fillna('RD')它取代了every NaN（这不是我要找的），pd.isnull(df['environment'])这是检测缺失值和np.where(df['environment'], x,y)这似乎是我想要的，但不起作用。此外我尝试过这个吗:

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中的等效值event column.
我尝试过这个:

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

SyntaxError: keyword can't be an expression

这显然不起作用。

我查看了几个问题，但无法根据答案中的建议进行构建。黑子的问题 https://stackoverflow.com/a/23307361/10099689 西蒙的问题 https://stackoverflow.com/a/31888920/10099689 szli的问题 https://stackoverflow.com/questions/17071871/select-rows-from-a-dataframe-based-on-values-in-a-column-in-pandas 扬·威廉姆斯·图尔普的问题 https://stackoverflow.com/a/10726275/10099689

那么，如何根据另一列的值替换列中的值呢？

现在我的目标是对于事件列中的每个 add_rd，关联的 环境列中的 NaN 值应替换为字符串 研发。

根据@Zero的评论，使用pd.DataFrame.loc https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.loc.html和布尔索引：

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