Question

我有一个带有两列的df，我想要将两列都合并，忽略NaN值。问题是，有时两列都有NaN值，在这种情况下我希望新列也有NaN。这是一个例子：

df = pd.DataFrame({'foodstuff':['apple-martini', 'apple-pie', None, None, None], 'type':[None, None, 'strawberry-tart', 'dessert', None]})

df
Out[10]:
foodstuff   type
0   apple-martini   None
1   apple-pie   None
2   None    strawberry-tart
3   None    dessert
4   None    None

我尝试使用fillna并解决此问题：

df['foodstuff'].fillna('') + df['type'].fillna('')

我得到了：

0      apple-martini
1          apple-pie
2    strawberry-tart
3            dessert
4                   
dtype: object

第4行已成为空白值。在这种情况下我不想要的是NaN值，因为两个组合列都是NaN。

0      apple-martini
1          apple-pie
2    strawberry-tart
3            dessert
4            None       
dtype: object

Answer 1

在一列上使用fillna，填充值为另一列：

0      apple-martini
1          apple-pie
2    strawberry-tart
3            dessert
4               None

结果输出：

Answer 2

fillna两列一起
sum(1)添加
replace('', np.nan)

df.fillna('').sum(1).replace('', np.nan)

0      apple-martini
1          apple-pie
2    strawberry-tart
3            dessert
4                NaN
dtype: object

Answer 3

您可以将combine方法与lambda：

一起使用

df['foodstuff'].combine(df['type'], lambda a, b: ((a or "") + (b or "")) or None, None)

如果a为(a or "")，则

""返回None，然后在连接上应用相同的逻辑（如果连接为空字符串，则结果为None）

Answer 4

您始终可以使用无

填充新列中的空字符串

import numpy as np

df['new_col'].replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True, inplace=True)

完整代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'foodstuff':['apple-martini', 'apple-pie', None, None, None], 'type':[None, None, 'strawberry-tart', 'dessert', None]})

df['new_col'] = df['foodstuff'].fillna('') + df['type'].fillna('')

df['new_col'].replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True, inplace=True)

df

输出：

    foodstuff   type    new_col
0   apple-martini   None    apple-martini
1   apple-pie   None    apple-pie
2   None    strawberry-tart strawberry-tart
3   None    dessert dessert
4   None    None    NaN

Answer 5

您可以将非零值替换为列名，例如

df1 = df.replace（1，pd.Series（df.columns，df.columns））
用空字符串替换0，然后合并如下所示的列

f = f.replace（0，''） f ['new'] = f.First + f.Second + f.Three + f.Four

请参阅下面的完整代码。

const binaryString = window.atob(response.documentContent);
const binaryLen = binaryString.length;
const bytes = new Uint8Array(binaryLen);
for (let i = 0; i < binaryLen; i += 1) {
  const ascii = binaryString.charCodeAt(i);
  bytes[i] = ascii;
}
const blob = new Blob([bytes], { type: response.mimeType });
const link = document.createElement('a');
link.href = window.URL.createObjectURL(blob);
link.download = 'myFileName.pdf';
link.click();

df1：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Second':[0,1,0,0],'First':[1,0,0,0],'Three':[0,0,1,0],'Four':[0,0,0,1], 'cl': ['3D', 'Wireless','Accounting','cisco']})
df2=pd.DataFrame({'pi':['Accounting','cisco','3D','Wireless']})
df1= df.replace(1, pd.Series(df.columns, df.columns))
f = pd.merge(df1,df2,how='right',left_on=['cl'],right_on=['pi'])
f = f.replace(0, '')
f['new'] = f.First+f.Second+f.Three+f.Four

df2：

In [3]: df1                                                                                                                                                                              
Out[3]: 
   Second  First  Three  Four          cl
0       0  First      0     0          3D
1  Second      0      0     0    Wireless
2       0      0  Three     0  Accounting
3       0      0      0  Four       cisco

最终df为：

In [4]: df2                                                                                                                                                                              
Out[4]: 
           pi
0  Accounting
1       cisco
2          3D
3    Wireless

Answer 6

如果您处理的列包含其他列不包含的内容，反之亦然，则可以很好地完成工作的单行是

>>> df.rename(columns={'type': 'foodstuff'}).stack().unstack()
         foodstuff
0    apple-martini
1        apple-pie
2  strawberry-tart
3          dessert

...如果您有多个“复杂”的列，只要您可以定义 ~.rename 映射，该解决方案也可以很好地概括。此类重命名的目的是创建重复项，然后 ~.stack().unstack() 将为您处理。

如前所述，此解决方案仅适用于具有正交列的配置，即从不同时赋值的列。

pandas将两列与空值组合在一起

6 个答案: