根据Pandas DataFrame中的值将行值复制到相邻列

Question

我有一个带有两列A和B的pandas DataFrame，它们包含数值或NaN。如果数值出现在一列中，则另一列中的相应单元格将始终为NaN，例如：

    A    B
0  123  NaN
1  456  NaN
2  NaN  789

我想复制（或者，移动）A列中的任何非NaN值来覆盖B列中相应的NaN，例如：

    A    B
0  123  123
1  456  456
2  NaN  789

基于this reply我提出的类似问题：

mask = (df['A'] != np.nan)&(df['B'] == np.nan)
df['B'][mask] = df['A'][mask]

但这导致没有变化。谁能解释我哪里出错？

Answer 1

您可以使用combine_first或fillna：

df.B = df.B.combine_first(df.A)
print (df)
       A      B
0  123.0  123.0
1  456.0  456.0
2    NaN  789.0

或者：

df.B = df.B.fillna(df.A)
print (df)
       A      B
0  123.0  123.0
1  456.0  456.0
2    NaN  789.0

Anf如果在替换为NaN之后B中没有int值：

df.B = df.B.fillna(df.A).astype(int)
print (df)
       A    B
0  123.0  123
1  456.0  456
2    NaN  789