Question

输入数据框

data = {

'id' :[70,70,1148,557,557,104,581,69],
'r_id' : [[70,34, 44, 23, 11, 71], [70, 53, 33, 73, 41], 
          np.nan, np.nan, np.nan, np.nan,np.nan,[69, 68, 7],]
}

df = pd.DataFrame.from_dict(data)
print (df)
     id                      r_id
0    70  [70, 34, 44, 23, 11, 71]
1    70      [70, 53, 33, 73, 41]
2  1148                       NaN
3   557                       NaN
4   557                       NaN
5   104                       NaN
6   581                       NaN
7    69               [69, 68, 7]

输出数据框，

data = {

'id' :[70,70,1148,557,557,104,581,69],
'r_id' : [[70,34, 44, 23, 11, 71], [70, 53, 33, 73, 41], 
          [1148], [557], [557], [104],[581],[69, 68, 7]]
}

df = pd.DataFrame.from_dict(data)
print (df)
     id                      r_id
0    70  [70, 34, 44, 23, 11, 71]
1    70      [70, 53, 33, 73, 41]
2  1148                    [1148]
3   557                     [557]
4   557                     [557]
5   104                     [104]
6   581                     [581]
7    69               [69, 68, 7]

我希望目标列r_id和列表列的源列ID不是列表，请参见stackoverflow中的以下链接， python-pandas-replace-nan-in-one-column 还尝试了以下数据data_merge_rel.RELATED_DEVICE.fillna（data_merge_rel.DF0_Desc_Label_i.to_list（），inplace = True）

Answer 1

您可以使用explode()和groupby()：

(df.explode('r_id').ffill(axis=1).reset_index().groupby(['index','id'],sort=False).agg(list)
                                                               .reset_index(1))

         id                      r_id
index                                
0        70  [70, 34, 44, 23, 11, 71]
1        70      [70, 53, 33, 73, 41]
2      1148                    [1148]
3       557                     [557]
4       557                     [557]
5       104                     [104]
6       581                     [581]
7        69               [69, 68, 7]

Answer 2

我们可以使用list_comprehension + Series.fillna。

首先，我们将所有id值都转换为list类型的列表。然后，我们用列表值替换NaN：

df['temp'] = [[x] for x in df['id']]
df['r_id'] = df['r_id'].fillna(df['temp'])
df = df.drop(columns='temp')

或使用apply一行（感谢 r.ook ）

df['r_id'] = df['r_id'].fillna(df['id'].apply(lambda x: [x]))

     id                      r_id
0    70  [70, 34, 44, 23, 11, 71]
1    70      [70, 53, 33, 73, 41]
2  1148                    [1148]
3   557                     [557]
4   557                     [557]
5   104                     [104]
6   581                     [581]
7    69               [69, 68, 7]

Answer 3

您可以将列ID转换为一个数组，添加一个维度，然后列出它，并使用如下系列生成fillna：

df['r_id'] = df['r_id'].fillna(pd.Series(df.id.to_numpy()[:,None].tolist(), index=df.index))
print (df)
     id                      r_id
0    70  [70, 34, 44, 23, 11, 71]
1    70      [70, 53, 33, 73, 41]
2  1148                    [1148]
3   557                     [557]
4   557                     [557]
5   104                     [104]
6   581                     [581]
7    69               [69, 68, 7]

或者如果您没有很多nan，则可能值得在执行任何操作之前只选择这些行：

mask_na = df.r_id.isna()
df.loc[mask_na, 'r_id'] = pd.Series(df.loc[mask_na,'id'].to_numpy()[:,None].tolist(), 
                                    index=df[mask_na].index)

Answer 4

我认为anky_91的答案会更快，但是您也可以尝试以下方法：

"x-qpid-dlq-enable"

输出：

df['r_id'] = np.where(df['r_id'].isnull(),
                      df['id'].apply(lambda x: [x]),
                      df['r_id'])

Python Pandas将一列中的NaN替换为与列表列相同行的另一列中的NaN

4 个答案: