我有一只看起来像这样的熊猫df:
TTL1 TTL2
0 val1
1 val2
2 val3
3 val4
4 val5
5 val6
6 val7
7 val8
我想这样做:
TTL1
0 val1
1 val2
2 val3
3 val4
4 val5
5 val6
6 val7
7 val8
请问我如何完成这项工作?
答案 0 :(得分:3)
条件设定怎么样?
In [260]: df.loc[df.TTL1 == '', 'TTL1'] = df.TTL2
In [261]: df
Out[261]:
TTL1 TTL2
0 val1
1 val2
2 val3
3 val4 val4
4 val5
5 val6
6 val7
7 val8 val8
或者,使用np.where
In [266]: df.TTL1 = np.where(df.TTL1 == '', df.TTL2, df.TTL1)
In [267]: df
Out[267]:
TTL1 TTL2
0 val1
1 val2
2 val3
3 val4 val4
4 val5
5 val6
6 val7
7 val8 val8
答案 1 :(得分:2)
set_up
df = pd.DataFrame([
['val1', np.nan],
['val2', np.nan],
['val3', np.nan],
[np.nan, 'val4'],
['val5', np.nan],
['val6', np.nan],
['val7', np.nan],
[np.nan, 'val8']
], columns=['TTL1', 'TTL2'])
最简单的答案是使用combine_first
df.TTL1.combine_first(df.TTL2).to_frame()
TTL1
0 val1
1 val2
2 val3
3 val4
4 val5
5 val6
6 val7
7 val8
如果这些空白实际上是''
,那么先执行此操作
df.replace('', np.nan, inplace=True)
答案 2 :(得分:1)
又一个解决方案(假设OP在NaN
列中有TTL1
个):
In [127]: df.TTL1.fillna(df.TTL2)
Out[127]:
0 val1
1 val2
2 val3
3 val4
4 val5
5 val6
6 val7
7 val8
Name: TTL1, dtype: object
答案 3 :(得分:0)
问题中有点含糊不清,但是pandas方法stack
用于将所有值放入单个列中。
df.stack()
输出
0 TTL1 val1
1 TTL1 val2
2 TTL1 val3
3 TTL2 val4
4 TTL1 val5
5 TTL1 val6
6 TTL1 val7
7 TTL2 val8
dtype: object